Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 617
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
Sorunuzun cevabı sınıflandırmadır. Al/sat/geç sinyalleri.
Görüntülere gelince, çizgilerin ne olduğu belli değil.
MetaTrader ticaret platformunun ekran görüntüleri
AUDUSD, 1. H1, 2018.01.28
RoboForex (CY) Ltd., MetaTrader 5, Demo
Katılıyorum, resimler tablodan kupürlerdir.
Sınıflandırma pahasına, bu aynı sinir ağında uygulanabilir mi?
Bu kitlenin anlayışındaki model, bir dizi veri seti parametresi (sütunlar, değişkenler) + bir dizi matematiksel yöntem (fonksiyon) + sonuç (fonksiyon yanıtı).
Veri setinden bahsettiğinizi anlıyorum.
Veri kümesinin uzunluğu, öğrenmenin (dizelerin) kalitesini ve hızını etkiler. Tahminin kalitesi, parametrelerin (sütunların) kalitesinden etkilenir.
İşte veri setinin uzunluğu ile an, ne yapacağımı bulamıyorum. Benim durumumda, aynı model örneğin 500 bar uzunluğunda ve bir günde örneğin 200 bar uzunluğunda olabilir. Diyelim ki bana her saat için veri kümeleri verecek bir komut dosyası hazırladım, ancak bunlar farklı uzunluklarda olacak, onları sinir ağına nasıl itebilirim? Bunu çözemiyorum... Modelin uzunluğunun da sinir ağı için bir kalite göstergesi olduğunu düşünüyorum...
https://charts.mql5.com/17/376/audusd-h1-roboforex-cy-ltd.png
Katılıyorum, resimler tablodan kupürlerdir.
Sınıflandırma pahasına, bu aynı sinir ağında uygulanabilir mi?
Görüntülerden ne tür veriler olduğu belli değil? tahmin nerede? o orada mı? Dikey çizgiler ne anlama geliyor? Genel olarak, dedikleri gibi, grafikte efsane yoktur.
Aslında, evet, sinir ağı modelinin yapısında, çıktı katmanını (nöron sayısı, aktivasyon fonksiyonu) değiştirmeniz ve eğitim verilerini sınıflara (örneğin, gösterge sinyalleri, normalleştirilmiş fiyat artışları) dönüştürmeniz gerekecektir.
Görüntülerden ne tür veriler olduğu belli değil? tahmin nerede? o orada mı? Dikey çizgiler ne anlama geliyor? Genel olarak, dedikleri gibi, grafikte efsane yoktur.
Aslında, evet, sinir ağı modelinin yapısında, çıktı katmanını (nöron sayısı, aktivasyon fonksiyonu) değiştirmeniz ve eğitim verilerini sınıflara (örneğin, gösterge sinyalleri, normalleştirilmiş fiyat artışları) dönüştürmeniz gerekecektir.
Resimde, dikey çizgiler modelin kendisini gösterir, sağ dikeyden sonraki her şey. Bu yüzden ileri hareket farklı davranıyor ve bir sinir ağının yardımıyla ileri hareketin olası bir açıklamasını bulmak istiyorum. Yapay sinir ağı verileri için model bölümündeki fiyat artışlarını itmek istiyorum.
İşte veri setinin uzunluğu ile an, ne yapacağımı bulamıyorum. Benim durumumda, aynı model örneğin 500 bar uzunluğunda ve bir günde örneğin 200 bar uzunluğunda olabilir. Diyelim ki bana her saat için veri kümeleri verecek bir komut dosyası hazırladım, ancak bunlar farklı uzunluklarda olacak, onları sinir ağına nasıl itebilirim? Bunu çözemiyorum... Modelin uzunluğunun da sinir ağı için bir kalite göstergesi olduğunu düşünüyorum...
Veri kümeniz, sütunların örneğin açılış/kapanış fiyatları ve satırların zaman noktaları, çubuklar olduğu bir tablodur.
Sinir ağının temel mimarisinde, girdi olarak bir satırdan diğerine beslenir ve her satır için, standartla karşılaştırarak, optimizasyon fonksiyonunun sinir ağını "eğiteceği" bir sonuç üretmelidir.
Aynı anda birkaç satır gönderirseniz, bu zaten geçici bir seridir, bu da verilerin belirli bir algoritmaya göre girişe gönderilmesi gerektiği anlamına gelir.
Ekleyeceğim: Bu konudaki makaleleri inceleyin, birçok sorunun daha netleşeceğini düşünüyorum.Resimde, dikey çizgiler modelin kendisini gösterir, sağ dikeyden sonraki her şey. Bu yüzden ileri hareket farklı davranıyor ve bir sinir ağının yardımıyla ileri hareketin olası bir açıklamasını bulmak istiyorum. Nöral ağ için verileri itmek istediğim model bölümündeki fiyat artışları.
parite alım satımı için bir makale yazmaya başladım.. ama tembelliğim ve nasıl yapmanın daha doğru olacağını yanlış anlamamdan dolayı durdum :)
Veri kümeniz, sütunların örneğin açılış/kapanış fiyatları ve satırların zaman noktaları, çubuklar olduğu bir tablodur.
Sinir ağının temel mimarisinde, girdi olarak bir satırdan diğerine beslenir ve her satır için, standartla karşılaştırarak, optimizasyon fonksiyonunun sinir ağını "eğiteceği" bir sonuç üretmelidir.
Aynı anda birkaç satır gönderirseniz, bu zaten geçici bir seridir, bu da verilerin belirli bir algoritmaya göre girişe gönderilmesi gerektiği anlamına gelir.
Aptallığım için özür dilerim, sinir ağı hakkındaki bilgim muhtemelen çok yüzeysel. Ve örneğin, 100 barlık bir kapanış fiyatları dizim var ve 5 bar diyelim, ileriye dönük bir fiyat kapanışı var. 100 sinir ağının girişine git, 5 çıkışa git Ama şimdi bir saat önceki bir sonraki örnekte örneğin 200 barlık bir dizi var ve ileri de 5 bar var.Bir saat önceki üçüncü örnek Giriş için 250 ve çıkış için 5. Böyle bir sinir ağı nasıl yapılır? Örneklerin olduğu her yerde, girdi verilerinin aynı miktarda olduğunu açıklayın.
parite alım satımı için bir makale yazmaya başladım.. ama tembelliğim ve nasıl yapmanın daha doğru olacağını yanlış anlamamdan dolayı durdum :)
Selamlar, eşleştirme yöntemiyle tanışmama rağmen eşleştirme yöntemim yok. Bugün portföy ticaretini kullanıyorum ve sadece herhangi bir zamanda benim için uygun olan bir kurulum (model) için bir portföy oluşturduğum için. Prensipte bir portföy serisinin herhangi bir piyasa serisinden farklı olmadığını fark ettiğimde ve özdeş kurulumlar (görsel olarak özdeş) için olası kalıpları bulmak için bir sinir ağı kullanma arzusu vardı.
Maxim, sinir ağlarını bir monopair üzerinde mi çalıştırıyorsun? Daha sonra kendini forvette daha iyi gösterecek rahat bir sıra oluşturabileceğinizi hiç düşündünüz mü? Hatta aslında baş-omuz figürü mesela çok yaygın değil diyelim ama her saat başı yapabileceğinizi düşünün...
Aptallığım için özür dilerim, sinir ağı hakkındaki bilgim muhtemelen çok yüzeysel. Ve örneğin, 100 barlık bir kapanış fiyatları dizim var ve 5 bar diyelim, ileriye dönük bir fiyat kapanışı var. 100 sinir ağının girişine git, 5 çıkışa git Ama şimdi bir saat önceki bir sonraki örnekte örneğin 200 barlık bir dizi var ve ileri de 5 bar var.Bir saat önceki üçüncü örnek Giriş için 250 ve çıkış için 5. Böyle bir sinir ağı nasıl yapılır? Örneklerin olduğu her yerde, girdi verilerinin aynı miktarda olduğunu açıklayın.