Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 351
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Aslında bu doğru değil, IMHO.
Sistemler daha karmaşık hale geldikçe, hem karlılık hem de istikrar aynı anda artmalıdır. Onlar. sistemin karmaşıklığı ile tüketici özellikleri büyümelidir.
Kesinlikle doğru DEĞİLDİR.
Bilgi kriterleri, orada farklı akaiki, modelin karmaşıklığını en aza indirmeyi amaçlar. Model kabalaştırma, ticaretin ana kötülüğü olan aşırı uyumla mücadele etmek için çok etkili bir araçtır.
Maksim Dmitrievski :
Evet ve onunla şaka yapın.
Aptalca en basit şeyi alıyoruz - rastgele bir orman . Genellikle, eğitim sonucunda dersler alırız. Gerçekte, algoritma, sınıfı aldığımız sınıfın olasılığını verir. Genellikle olasılığı iki sınıfla ikiye bölün.
Ve bunun gibi sınıflara ayırırsanız: 0 - 0.1 bir sınıf ve 0.9 - 1.0 başka bir sınıf mı? 0,1 - 0,9 arasındaki aralık piyasada yok mu?
İşte yazıda gördüklerim.
Kesinlikle doğru DEĞİLDİR.
Bilgi kriterleri, orada farklı akaiki, modelin karmaşıklığını en aza indirmeyi amaçlar. Model kabalaştırma, ticaretin ana kötülüğü olan aşırı uyumla mücadele etmek için çok etkili bir araçtır.
Bunun neden doğru olmadığını bilmiyorum.) İkinci cümleden de aynı şeyden bahsettiğimiz anlaşılıyor.
Mesajımda doğru olmayan bir metin var. Ardından, bu pozisyonu ortaya çıkarırsınız.
Genel kural şudur: karlılık açısından harika bir sistem elde ederiz ve sonra çok daha önemli bir şey elde etme umuduyla karlılık açısından daha da kötüleştiririz: gelecekte sürdürülebilirlik.
Mesajımda doğru olmayan bir metin var. Ardından, bu pozisyonu ortaya çıkarırsınız.
Genel kural şudur: karlılık açısından harika bir sistem elde ederiz ve sonra çok daha önemli bir şey elde etme umuduyla karlılık açısından daha da kötüleştiririz: gelecekte sürdürülebilirlik.
Dolayısıyla, istikrarın artmasıyla birlikte, en azından kârsız işlemlerin sayısını azaltarak kârlılık da artar. Kârlı olanlar daha az etkilenir.
Durum böyle değilse, tahmin edicilerin bilgi içeriğinde bir sorun vardır. Her durumda, karmaşıklık arttıkça kar/zarar oranı yalnızca artmalıdır.
Dolayısıyla, istikrarın artmasıyla birlikte, en azından kârsız işlemlerin sayısını azaltarak kârlılık da artar. Kârlı olanlar daha az etkilenir.
Durum böyle değilse, tahmin edicilerin bilgi içeriğinde bir sorun vardır. Her durumda, karmaşıklık arttıkça kar/zarar oranı yalnızca artmalıdır.
Tüm dünya aksi görüşte olsa da siz daha iyi bilirsiniz.
Dolayısıyla, istikrarın artmasıyla birlikte, en azından kârsız işlemlerin sayısını azaltarak kârlılık da artar. Kârlı olanlar daha az etkilenir.
Durum böyle değilse, tahmin edicilerin bilgi içeriğinde bir sorun vardır. Her durumda, karmaşıklık arttıkça kar/zarar oranı yalnızca artmalıdır.
Faa doğru düşünceyi yazar ama yanlış koyar.
Bir diziniz ve bir dizi tahminciniz var. Satırı üç parçaya bölersiniz - eğitim örneği ve ileri (en basit durum).
Örneğin, 20 model inşa ediyorsunuz.
Sonuç olarak, listeden bir modelin seçimi, eğitim örneğindeki en iyi kriterine ve ilerideki en iyi kriterine dayanmamaktadır. Ve hem antrenmanda hem de ileriye doğru yaklaşık olarak aynı kalite puanlarını veren bir model seçilir.
Tüm dünya aksi görüşte olsa da siz daha iyi bilirsiniz.
Sonuç olarak, listeden bir modelin seçimi, eğitim örneğindeki en iyi kriterine ve ilerideki en iyi kriterine dayanmamaktadır. Ve hem antrenmanda hem de ileriye doğru yaklaşık olarak aynı kalite puanlarını veren bir model seçilir.
Bu şüphesizdir. Sadece sistemin fiili çalışması veya test edilmesi anlamına geliyordu.
Aslında bu doğru değil, IMHO.
Sistemler daha karmaşık hale geldikçe, hem karlılık hem de istikrar aynı anda artmalıdır. Onlar. sistemin karmaşıklığı ile tüketici özellikleri büyümelidir.
El ile geliştirme örneğinde:
1. Çıplak bir ticaret fikri alıyoruz ve en basit TS'yi optimize eden karı yapıyoruz (kayıpları hiç göz ardı edebiliriz).
2. Karlı olmayan işlemlerin sayısını en aza indiren kısıtlamalar getiriyoruz. Tabii ki, rastgele karlı olanların bir kısmı ayrılacak ve karlı olanlar açısından kar düşecek, ancak dezavantajlar da azalacak ve sonuç olarak kar-zarar miktarı artacaktır.
Daha fazla karmaşıklık, en azından kaybedilen işlem sayısını azaltarak, yalnızca kârda bir artışa yol açar.
Komplikasyon sonucunda kar-zarar miktarı artmıyorsa, o zaman yanlış bir şey yapıyoruz. Örneğin, verimsiz koşullar getiriyoruz.
Ne kadar yanlış bir sınıflandırma modeli oluşturmuşsunuz. Örneklem ne kadar büyük olursa, genelleme o kadar güçlü olur, model genel olarak daha istikrarlı ve özel olarak daha az doğru olur ve bu nedenle daha az kârlı olur.
Küçük bir örnek üzerinde eğitirseniz, kısa bir aralıkta çok doğru olabilir, ancak geniş bir aralıkta kararsız olabilir.