Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 417
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 cevap bu... falan, falan, falan .... ve sonuç sıfır .....
bir ticaret raporu yayınlayın, bir sonuç olacak ve ne kadar olumlu olacak, o kadar ciddi bir konuşma ki...
bir ticaret raporu yayınlayın, bir sonuç olacak ve eğer olumluysa, o zaman ciddi bir konuşma mümkün
ne konuşması????? Anlamıyorum..... Forex'ten farklı, ancak daha az karlı olmayan bir görev için bir model oluşturmayı teklif ettim ve siz bana ticaretten bahsediyorsunuz..... garip!!!!
ne konuşması????? Anlamıyorum..... Forex'ten farklı, ancak daha az karlı olmayan bir görev için bir model oluşturmayı teklif ettim ve siz bana ticaretten bahsediyorsunuz..... garip!!!!
Bana forex'ten daha az karlı olmayan bir görev teklif ettiyseniz, o zaman forex'inizin ne kadar karlı olduğunu bilmeye hakkım var, garip olan ne?
Bana forex'ten daha az karlı olmayan bir görev teklif ettiyseniz, o zaman forex'inizin ne kadar karlı olduğunu bilmeye hakkım var, garip olan ne?
Forex nedir???? forex hakkında, önceki yazılarımı veya bir makaleyi okuyun ..... Size forex'ten bahsetmiyorum ....
Forex nedir???? forex hakkında, önceki yazılarımı veya bir makaleyi okuyun ..... Size forex'ten bahsetmiyorum ....
orada, ağ türü başlangıçta çıktı türüne göre seçilir, hiçbir şeyin yeniden yazılmasına gerek yoktur (ve tüm iç katmanlar katı bir şekilde doğrusal olmayan olarak ayarlanır)
Oluşturulan aynı ağı alglib için yeniden eğitmeyi denediniz mi? Diyelim ki MLP'yi eğittim ve sonra tekrar eğitiyorum .. tekrar eğitiliyor, hata yok ama belki bu doğru değil ve yeni bir ağ nesnesi oluşturmanız gerekiyor? Ya da bir şekilde orada yeniden eğitim alıyor ve tekrar çalışmıyor .. yine, yardımda bununla ilgili hiçbir şey yok, ancak kodu seçip oraya bakmak çok tembel)
Oluşturulan aynı ağı alglib için yeniden eğitmeyi denediniz mi? Diyelim ki MLP'yi eğittim ve sonra tekrar eğitiyorum .. tekrar eğitiliyor, hata yok ama belki bu doğru değil ve yeni bir ağ nesnesi oluşturmanız gerekiyor? Ya da bir şekilde orada yeniden eğitim alıyor ve tekrar çalışmıyor .. yine, yardımda bununla ilgili hiçbir şey yok, ancak kodu seçip oraya bakmak çok tembel)
Çok ilginç bir yaklaşım ve dünya kadar eski. Birkaç kez eğitiriz, sonuçları alırız ve ardından ağı diğer birkaç ağdan alınan veriler üzerinde yeniden eğitiriz. Farklı bir formatta derin öğrenme gibi.... Bu arada normal bir yaklaşım...
Çok ilginç bir yaklaşım ve dünya kadar eski. Birkaç kez eğitiriz, sonuçları alırız ve ardından ağı diğer birkaç ağdan alınan veriler üzerinde yeniden eğitiriz. Farklı bir formatta derin öğrenme gibi.... Bu arada normal bir yaklaşım...
Hayır, burada sadece test cihazında belirli aralıklarla, örneğin belirli bir düşüşle, vb. Yeniden eğitimden bahsediyoruz. Birkaç ağ kullanıyorsanız, alglib'de ns toplulukları var, onlarla daha sonra oynayacağım, şu anda yaz, tembel .. deniz mojito plajı
ve sonra her türlü güçlendirici shmustings vb. çöpler, LSTM olarak, henüz ulaşamadığım özlemlerimin çok uzak bir ideali olarak kalacak.
Michael Marchukajtes:
Pekala, madem ki çitin üzerindesin, sana işleme için veri toplama hakkında bir düşünce söyleyeceğim. Gerçekten de, yeterince geniş bir alanda, piyasa yaşayan bir organizma olduğu ve falan, falan, falan olduğu için, yüksek düzeyde bir genelleme ile bir model yetiştirmek çok zordur. Eğitim süresi ne kadar uzun olursa, model o kadar kötü çalışır, ancak daha uzun sürer. Görev: Uzun süre oynayan bir model yapın. Bununla birlikte, iki ağdan oluşan bir komite kullananlar için bölüm veya mod iki.
Izgaralar farklı yönlerde gösterildiğinde "Evet", "Hayır" ve "Bilmiyorum" olmak üzere üç durumumuz vardır.
Ağı tüm sitede eğitiyoruz, bizim durumumuzda 452 kayıt. Ağ bu seti %55-60 oranında öğrendi, varsayalım eğitim örneğindeki "Bilmiyorum" yanıtları sırasıyla %50 olduysa, ağ 226 sinyali öğrenemedi. Peki, şimdi SADECE “Bilmiyorum” durumlarına göre yeni bir model oluşturuyoruz, yani ilk modeli yanıltan yarı-durumlar üzerine bir model oluşturmaya çalışıyoruz. Sonuç yaklaşık olarak 226'dan aynı, sadece yarısı tanınacak, geri kalanı "Bilmiyorum" statüsünü alacak, sonra modeli tekrar oluşturuyoruz. sonuç olarak 113, sonra 56, sonra 28, sonra 14. Önceki modellerin hiçbiri tarafından bilinmeyen 14 kayıtta, Jprediction optimizer genellikle genelleme yeteneğinin %100'üne kadar hesaplar.
Sonuç olarak, üç aylık bir süre içinde tüm pazarı tanıyan bir "Modeller Sistemimiz" var.
İşte size "Günün bağlamı"na ek olarak başka bir yol da tam olarak "Model Sistemi" alarak piyasayı altuzaylara bölüp nasıl eğitebilirsiniz? İşte bir örneğe bakın....
-------------------------------------------------- ----------
Bu yönteme "yükseltme " denir . Boosting , bir algoritma bileşimi oluşturmak için açgözlü bir algoritmadır.
En ünlü son kullanım XGBoost'tur.
İyi şanlar