Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 407
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
Son olarak model hesaplandı, mevcut modele eklendi. Karlılık göğe yükseldi, örneklem dışında aynı arsa üzerinde, karlılık 12.65
Doğru, mevduat üzerindeki yük küçük değil, ancak sürdürülebilir, yani bunun gibi bir şey. Optimizasyon için ilk gönderiden bir örnek başlattım ama hızlı sayılmazsa arabayı fazla zorlamayacağım. Az sayıda sütun olmasına rağmen çok fazla satır var, bakalım ne ve nasıl...
işte rapor. Gecikme çok büyük olmasına rağmen işlemlerin oranı oldukça ilginç .... peki, burada dedikleri gibi, bir zevk meselesi ...
Son olarak, model hesaplandı, mevcut modele eklendi. Karlılık göğe yükseldi, örneklem dışında aynı arsa üzerinde, karlılık 12.65
Doğru, mevduat üzerindeki yük küçük değil, ancak sürdürülebilir, yani bunun gibi bir şey. Optimizasyon için ilk gönderiden bir örnek başlattım ama hızlı sayılmazsa arabayı fazla zorlamayacağım. Az sayıda sütun olmasına rağmen çok fazla satır var, bakalım ne ve nasıl ...
Sonucu değerlendirmek için daha fazla işlemi sıkıştırmaya çalışın.Ne kadar fazla olursa, modelin yeniden eğitilmesi gerektiğinde gerçek ticarette o kadar hızlı anlayabilirsiniz. Örneğin şimdi bunu şöyle değerlendiriyorum - test sonuçlarına göre maksimum zarar eden seri 2 işlem, gerçek hayatta arka arkaya 4 kayıp varsa yeniden eğitim almanız gerekiyor. Ortalama olarak, günde 400/60 = 6-7 işlem çıkıyor, yani. tüm 1. gün boyunca yeniden eğitime değer olup olmadığını anlayabilirsiniz.
Şu ana kadar 3 ayda 15 dakika TF 400 işlemim var. Eğitim numunesi 1 ay (ortada), sağda ve solda numune dışında ay. Lot özellikle güzellik için çekildi. Başlangıç bakiyesi 1000 $'dır :) Tüm geçmişi hemen sürmek için henüz otomatik yeniden eğitim yapmadım, bunun için J tahmincisini taşımanız veya başka bir sinir ağı kullanmanız gerekiyor, çünkü şimdi optimize edici aracılığıyla ağırlıklar seçilir.
Karlı işlemlerin %90'ının olduğu açıktır, ancak diğer yandan, ortalama kaybedilen ticaret daha yüksektir, çünkü ortalama durdurma kaybı, ortalama alımdan daha büyüktür. Maksimum kârlı seri, art arda sadece 2 zarara karşı arka arkaya 33 kârdır, ancak 33 işlemdeki toplam kâr, 2 işlemdeki toplam zarardan sadece 4 kat fazladır (zararı durdurmayı kısaltmanız gerekir). Şubat ayında artık bu tür ayarlarla kazandırmıyor.
Akşama kadar ilk gönderideki örneği saymazsam, SONRA keseceğim. Ayrıca, görevin kendisi anlamsızdır ve pratik bir çıkarı yoktur. Ve eğlence uğruna birkaç gün bilgisayarı kullanmak istemiyorum. Kaynak...
Bir doğrulama veya test sitesinde test yapacak mısınız? Tam dosyaya güveniyorsanız, doğrulama dosyasını https://www.mql5.com/en/forum/86386/page4#comment_2530392 adresinden kontrol edebilirsiniz.
RNN ile biraz deney yaptım ve görünüşe göre eğitim örneklerini hatırlıyor (gürültü tahmin edicilerle bağlantılı olarak önemlidir) ve yeni verilerde gürültü tahmin edicileri sonucu bozuyor. Onlar. RNN fazla takılmaya eğilimlidir. En azından mantıksal görevler için, burada 0 ve 1.
Ancak 0 ile 1 arasındaki ortalama değerleri enterpolasyon yapmak iyi olabilir.
Bir doğrulama veya test sitesinde test yapacak mısınız? Tam dosyaya güveniyorsanız, doğrulama dosyasını https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page4#comment_2530392 adresinden kontrol edebilirsiniz.
RNN ile biraz deney yaptım ve görünüşe göre eğitim örneklerini hatırlıyor (gürültü tahmin edicilerle bağlantılı olarak önemlidir) ve yeni verilerde gürültü tahmin edicileri sonucu bozuyor. Onlar. RNN fazla takılmaya eğilimlidir. En azından mantıksal görevler için, burada 0 ve 1.
Ancak 0 ile 1 arasındaki ortalama değerleri enterpolasyon yapmak iyi olabilir.
Tüm dosyayı başlattım, eğitimin sonucunu göreceğiz, sonra modeli buraya atacağım ve sonra doğrulama için kendiniz kontrol edeceksiniz .... Bunun gibi bir şey ...
Bir doğrulama veya test sitesinde test yapacak mısınız? Tam dosyaya güveniyorsanız, doğrulama dosyasını https://www.mql5.com/en/forum/86386/page4#comment_2530392 adresinden kontrol edebilirsiniz.
RNN ile biraz deney yaptım ve görünüşe göre eğitim örneklerini hatırlıyor (gürültü tahmin edicilerle bağlantılı olarak önemlidir) ve yeni verilerde gürültü tahmin edicileri sonucu bozuyor. Onlar. RNN fazla takılmaya eğilimlidir. En azından mantıksal görevler için, burada 0 ve 1.
Ancak 0 ile 1 arasındaki ortalama değerleri enterpolasyon yapmak iyi olabilir.
Yeniden eğitime ne denir? ve hangi yordayıcıların gürültü olduğunu ve hangilerinin olmadığını nasıl belirlersiniz? Neden gürültü tahmincilerinin sonucu bozduğunu ve önemli olmayanların çalışmayı bıraktığını düşünüyorsunuz? Piyasada sonsuza kadar çalışacak önemli bir tahminci yok denecek kadar az.
genel olarak, özellikle RNN ile çalışmanız gerekir - bir geri dönüş umuduyla durağan bir seri yapın ve ekstremumlardan sinyaller alın
sonuçta, herhangi bir eğitim, doğrusal olmayan bir anlamla da olsa, uydurmanın özüdür ..
Farklı ML modellerinin performansını karşılaştırdınız mı, neden karar ağaçlarını seçtiniz? Onlarda en küçük hatayı alıyorum, bunu zaten yukarıda yazdım
Ağaçların diğer MO'lar gibi avantajları ve dezavantajları vardır, ancak ilk gönderiden görevle ilgili olarak bu yönteme makul yeterlilik ilkesine göre karar verdim, hem sonuç kodunda hem de özyinelemeli oluşturmada doğru ve hızlı .
Her ne kadar, bu başlıkta trolleme yapmamak için, bir tür önyükleme ile adil bir miktarda ormanı rastgele seçmek veya ağaçları bir çeşit artırma ile sonsuz bir şekilde iyileştirmek ve her adımda her şeyi tarif etmek ve açıklamak gerekli gibi görünüyor. ...)
Seninle ve yoldan sapan diğerleriyle akıl yürütmeye çalışıyorum
Kararlar bir adam tarafından verilir, ağaçlar değil, ortalığı karıştırmayı bırakın.
Bir erkek durumu değerlendirmeli ve kendisinin ve ailesinin yaşadığı çevreyi anlamalıdır.
Artık dünya çok hızlı gelişiyor ve bilgi ortamı, herhangi birini bulabileceğiniz geniş bir alandır.
Bu yaklaşımla, stratejik genel bakışın bir kısmını kesip neler olup bittiğinin resmini kaybedersiniz, bu da sizi bir erkek savunma oyuncusu olarak haksız riske maruz bırakır.