Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 735

[Yuriy Asaulenko]

Nicholas Gaylis'in fotoğrafı.

Bu yüzden formülü sordum...

Ulusal Meclis ile çalışmak istiyorsanız - normal bir profesöre gidin. veya bu MQL el sanatları ile uğraşmayın - hiçbir anlamı olmayacak.

[[Silindi]]

Muhtemelen bu

[Maxim Dmitrievsky]

[Maxim Dmitrievsky]

Nicholas Gaylis'in fotoğrafı.

Muhtemelen bu

neyse bu konuyla ilgili bir yazı var nöron nasıl yazılır evet aynen öyle..arama işe yarıyor

bunu dinleme Asaulenko, zaten paradigmasıyla buradaki herkesten bıktı, neden bu forumda takılıp kaldığı belli değil, bugün bu çaresizliğin canı sıkılarak yasaklanmış olması iyi

[Maxim Dmitrievsky]

Komik :)

https://smart-lab.ru/blog/456953.php

[Mihail Marchukajtes]

sessizce kayrak hışırtı dep büyür benimkini sakince.....

Biraz sonra sana toksik yorum yapacağım ... şimdi zaman yok ...

[Mihail Marchukajtes]

toksik :

Kahretsin, Mikhail ... nasıl anlamıyorsun, seni duygusal olarak evrime motive etmek için zaten açıkladılar ve trollediler, ama sen bir kaya gibisin! Bir enayi için bir çeşit kâse satıyor olsaydın mantıklı olurdu, ama görünüşe göre onu satmıyorsun, bu yüzden garip, makul değil. 40 gözlemle, özellikle 3 haftayla tüm piyasayı anlatamazsınız , bin kişinin yüzünü 40 pikselle anlatmak, hatta örneğin bir Vladimir Ilyich'in fotoğrafını çekip içinden istediğiniz gibi çıkarmak gibi. , herhangi bir veri dönüşümü kullanarak ~ 40 puan ve içindeki proletaryanın liderini tanımaya çalışın)) )) Ve tüm pazar tek bir fotoğraf değil, yüzlerce kat daha büyük kapasite. Gerçekte istenen kadar özverili bir şekilde "kulakları çekemezsiniz".

Senin sorunun, TÜM piyasayı tanımlamaya çalışıyor olman. Her çubuk, anladığım kadarıyla... Şimdi birlikte sayalım.

İki hafta için TF 15M 1920 bardır. TÜM piyasayı tanımlarsanız, eğitim için ağın girişine 1920 bar göndermeniz gerekir, vb. vb.

TF 15M 40 adet (yaklaşık olarak) satın almak için Sinyaller. Bu iki haftayı TS'me göre tanımlamak için, ağın bu iki haftayı öğrenebilmesi için eğitim için sadece 40 değer göndermem gerekiyor, çünkü TÜM piyasayı analiz etmiyorum, sadece tersine çevrildiği anlarda analiz ediyorum . Altta yatan TS karşı eğilimdir. Yani, olası bir piyasa tersine dönüş alanlarını belirler. Ve analizin yapıldığı yer burasıdır. WHICH, eğitim sırasında numune sayısını önemli ölçüde azaltır, ancak aynı zamanda aynı zaman aralığını kapsar (2 hafta)

Daha önce de söylediğim gibi eğitim örneğini artıramıyorum çünkü kullandığım veriler buna izin vermiyor. Girilen veriler daha iyi olsaydı, hem 100 hem de 1000 öğretirdim. AMA AMA önemli değil, ancak nihai sonuç önemli ve bu ......

[Mihail Marchukajtes]

Bu resim, eğitim alanını ve OOS'u göstermektedir.

Daha net görünmesi için 31.01.2018 tarihinden itibaren çevre korumanın sadece bir sitesi

Ve işte 05/03/2018 Pazartesi gününden itibaren site TS aynı ...

[Mihail Marchukajtes]

Ve tüm bunlar, doğru verilerle eğitilmiş ve girişe göre maksimum VI tarafından seçilen bu iki bebeğin işi.

 double getBinaryClassificator1A( double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 2748.0 ) / 2951.0 - 1.0 ;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.09069 ) / 154.45321 - 1.0 ;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 71.06971 ) / 147.16595 - 1.0 ;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 94.29885 ) / 172.688 - 1.0 ;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.91128 ) / 154.99767 - 1.0 ;
   double decision = 0.07032014810363377 * x1 * x3
  - 0.2709385389305134 * sigmoid(x0 + x1)
  + 0.4766552616529839 * sigmoid(x1 + x2)
  - 0.02475017204446986 * sigmoid(x3)
  + 0.6522278547266189 * sigmoid(x4)
  - 0.4251146155411889 * sigmoid(x0 + x4)
  + 0.3491339620629828 * sigmoid(x1 + x4)
  - 0.11995134291612954 * sigmoid(x0 + x1 + x3 + x4)
  - 0.5414699867210747 * sigmoid(x2 + x3 + x4)
  - 0.15299357377557646 * sigmoid(x1 + x2 + x3 + x4)
  + 0.3477721452733811 * sigmoid( 1.0 + x2 + x3)
  - 0.2667852400383829 * sigmoid( 1.0 + x0 + x2 + x4)
  + 0.35137296333271945 * sigmoid( 1.0 + x1 + x2 + x4)
  + 0.5545211348150159 * sigmoid( 1.0 + x1 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

double getBinaryClassificator2A( double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 1543.0 ) / 2763.0 - 1.0 ;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.27445 ) / 157.86037 - 1.0 ;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 96.96413 ) / 167.20560999999998 - 1.0 ;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 76.54987 ) / 162.84452 - 1.0 ;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.10687 ) / 136.14457 - 1.0 ;
   double decision = - 1.4629648549243972 * x2 * x3
  - 0.24382747582073286 * x2 * x4
  - 0.16956988148753577 * sigmoid(x0)
  - 0.09466097943059529 * sigmoid(x1)
  + 0.09458009807928075 * sigmoid(x2)
  + 0.5855852404304591 * sigmoid(x1 + x2)
  + 0.5480350088543795 * sigmoid(x3)
  + 0.030113404168369433 * sigmoid(x1 + x3)
  - 0.146080234300504 * sigmoid(x4)
  + 0.26372003133088134 * sigmoid(x1 + x3 + x4)
  - 0.40493035689960494 * sigmoid(x0 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

Soru: Bu modellerin çalışmasından kimler memnun değil ???

[Mihail Marchukajtes]

Sonuçlara bakarak piyasaya yaklaşımımın doğruluğundan kesinlikle eminim.

TC'nin çalışmasını birçok kez daha iyi hale getiren R'deki yardım için teşekkürler .....

Yaklaşım zaman alıcıdır ve sonucu kökten değiştirebilecek bir hata yapmamak için çok şey akılda tutulmalıdır, ancak genel olarak memnunum ve size de aynısını diliyorum ....

Ve şimdi BO+ ile ilgili bir yazı yazmaya başlıyorum bir de videosu olacak, kaçırmayın. Yayınlandığı zaman mutlaka bu başlık altında bildireceğim.... Hayırlı olsun !!!!