Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 70
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
Merhaba!
http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 mxnet paketinden evrişimsel bir ağ çalıştırmaya çalışıyorum ama tam olarak değil, daha doğrusu nasıl çalıştırılacağı hiç açık değil "bizim" verilerimizle, yani dizeler biçiminde, sonuçta, ağ çoğunlukla resimlerle çalışır ve matrislerle çok boyutlu bir dizi biçiminde veri alır, eğer biri onu nasıl çalıştıracağını anlar ve bilirse, son derece minnettar olacağım bu ağın nasıl çalıştığına dair bir örnek için "iris" ile söyleyin
Yeni konunun sıcağında, mesajım fark edilmedi, bir günde konuyla ilgili +10 sayfa şaka değil)
Ama yine de .. yardım istiyorum, gerçekten ihtiyacım var, sonuçları yayınlayacağım
Dinlemek! Burada sizden başka kimse Reshetov sınıflandırıcı kullanmıyor, çoğumuz R programlama ortamını kullanıyoruz, bu bir nevi ayrı ürün kullanmaktansa her alanda çok daha esnek bir yaklaşım.. Normalde ne ve nasıl olduğunu açıklasaydınız bence her birimiz uygulayabiliriz Algoritmanın hem algoritmasını hem de geriye dönük testini anlıyor musunuz? Burada normalde ne ve nasıl yapılacağını açıklarsınız. Ben de bir hafta önce aynı konsepti uyguladığımı söyledim ama benim için işe yaramadı, bunların hepsi çöp diyorsunuz, verileri doğru hazırlamanız gerekiyor, üçüncü kez hazırlamanızı istediğim için mi? ?? ve hem bir uygulamanız hem de bir geriye dönük testiniz olacak ve ayrıca her birimizin farklı versiyonlarında ....
Verileri hazırlamak için R'de ne programlayacağınızı nasıl bilebilirim.
Merhaba!
http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 mxnet paketinden evrişimsel bir ağ çalıştırmaya çalışıyorum ama tam olarak değil, daha doğrusu nasıl çalıştırılacağı hiç açık değil "bizim" verilerimizle, yani dizeler biçiminde, sonuçta, ağ çoğunlukla resimlerle çalışır ve verileri matrislerle çok boyutlu bir dizi biçiminde alır, eğer biri onu nasıl çalıştıracağını anlar ve bilirse, o zaman son derece olurdum Bu ağın nasıl çalıştığına dair bir örnek için minnettarım, örneğin "iris" ile
Evet ne açıklayacaksın sonra programlayalım konuşmanın ne hakkında olduğu hiç belli değil...
Açıkça görülüyor ki, buradaki herkesin optimize edicisini kullandığını sanıyordum. Verileri hazırlamak için R'de ne programlayacağınızı nasıl bilebilirim. Reshetov optimizer ile çalışıyorum ve bana mükemmel uyuyor. Bu sadece bir araçtır, şapkada düzgün girdiler ve deo bulmak için kalır ve optimizasyon hızının arttığı gerçeğini dikkate alarak bunu yapmanın zor olmayacağını düşünüyorum....
İnsanları başka bir yazılıma geçmeye ikna etmek işe yaramaz. Psikolojik olarak zor, kendimden biliyorum ve başkalarında birçok kez gözlemledim. Örneğin, bir kuruluşta çalıştığımda yeni bilgisayarlar kurdular ve Windows'u başlattılar. Ancak insanlar Word ve Excel'de hızlı bir şekilde ustalaşamadılar, ancak MS-DOS'u çalıştırdılar ve tablolar da dahil olmak üzere tüm belgeleri Lexicon metin düzenleyicisinde doldurdular.
Başka bir yazılıma büyük bir geçiş başlatmak için, örneğin karlı bir sinyal şeklinde belirli bir sonuç göstermeniz gerekir. AfterEffects Expert Advisor'ı yaptığımda, bunun için bir demoda da bir sinyal başlattım. Kullanıcılar bir kar gördü ve danışmanı indirmeye başladı. Şimdi web sitemde AfterEffects'in optimizasyonunu açıklayan sayfalar, sinyal uzun süredir devre dışı bırakılmış olmasına rağmen istatistiklere göre en çok ziyaret edilen sayfalar. Görünüşe göre biri ticarette bir danışman başlattı, kar aldı ve başkalarına tavsiyede bulundu.
Aynısı jPrediction için de geçerlidir. jPrediction ve MetaTrader arasında tam otomatik bir bağlantı kurun, en azından bir demodan kar elde edin, bir sinyal başlatın, kullanıcılar için talimatlar yapın. Ve sonra insanlar ortaya çıkacak.
O zaman ne açıklamalı? Ben sinir ağlarının geliştiricisi değilim, onların kullanıcısıyım......
AMAN TANRIM....
Ben de seninle aynı şeyi yaptığımı yazdığımda sonucum sıfır çıktı, verileri düzgün bir şekilde hazırlaman gerektiğini söyledin, ne demek istedin, açıklar mısın? dördüncü kez soruyorum
Aynısı jPrediction için de geçerlidir. jPrediction ve MetaTrader arasında tam otomatik bir bağlantı kurun, en azından bir demodan kar elde edin, bir sinyal çalıştırın, kullanıcılar için talimatlar yapın. Ve sonra insanlar ortaya çıkacak.
Modern standartlara göre, jPrediction hiçbir şekilde yazılım değildir ve onu R ile karşılaştırmak çok daha fazlasıdır ... yani, sadece çok büyük bir fanteziye ihtiyaç var
jPrediction sınıflandırıcılardan biridir ve onların vagonu ve küçük bojisi ve bu vagonun bulunduğu ortamın olması çok önemlidir, böylece karşılaştırabilirsiniz.
Başka bir şey daha da önemli.
İlk verilerin ön hazırlığı için yeterince geniş bir araç setine sahip olun. Ek olarak, sonucu değerlendirmek için yeterince geniş bir araç setine sahip olmak gerekir.
Ve kusura bakmayın, başka bir numaranın reklamını yapıyorsunuz... İnsanların kafasını karıştırıyorsunuz...
Bu arada, verileri yayınladım. Belki birileri ustalaşmaya çalışır? Ayrı olarak, ticareti değerlendirmek için numunenin dışına bir set göndereceğim. Orada, -1; 0; 1 yerine, 3 saat arayla fiyatlar arasındaki farkların değerleri olacaktır. Ve tahmin edilen sinyaller üzerinden işlem yapma beklentisini hesaplayabilirsiniz.
Modeli bir hafta içinde eğitmeye çalışacağım. O zaman, o dosyanın hala bilinmeyen devamı olan ön testi bile kontrol edebilirsiniz. Ancak çalıştığım algoritmanın iki sınıf üzerine kurulu olduğu konusunda bir nüans var, üçünde modeli değerlendirmek için uygunluk fonksiyonumda bir sorun olacak.
Şu anda modelimde sat/al için 0 veya 1 sınıflandırma sonucu olan iki olası sınıfım var. Üç sınıfınız için aynı kodu kullanacağım, ancak çıktı (0;0.5;1) olarak ölçeklendi, ancak bu en iyi yaklaşım değil. Üç sınıf için nöronda sırasıyla 3 çıktı yapmak ve sınıflandırma sonucunu en büyük değere sahip çıktı olarak almak daha iyi olacaktır. Verileriniz üzerinde bu yöntemlerden hangisinin daha iyi sonuç vereceği konusunda pek bir fikrim yok, bu iki modeli de yapacağım, en çok hangisinin en iyi sonucu vereceğiyle ilgileniyorum.
Modeli bir hafta içinde eğitmeye çalışacağım. O zaman, o dosyanın hala bilinmeyen devamında, ön testte bile kontrol edebilirsiniz. Ancak çalıştığım algoritmanın iki sınıf üzerine kurulu olduğu konusunda bir nüans var, üçünde modeli değerlendirmek için uygunluk fonksiyonumda bir sorun olacak.
Şu anda modelimde sat/al için 0 veya 1 sınıflandırma sonucu olan iki olası sınıfım var. Üç sınıfınız için aynı kodu kullanacağım, ancak çıktı (0;0.5;1) olarak ölçeklendi, ancak bu en iyi yaklaşım değil. Üç sınıf için nöronda sırasıyla 3 çıktı yapmak ve sınıflandırma sonucunu en büyük değere sahip çıktı olarak almak daha iyi olacaktır. Verileriniz üzerinde bu yöntemlerden hangisinin daha iyi sonuç vereceği konusunda pek bir fikrim yok, bu iki modeli de yapacağım, en çok hangisinin en iyi sonucu vereceğiyle ilgileniyorum.