Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 744
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
Unutma 31/01/2018 tarihinden bu güne kadar kazandıran bir model aldım diyorum ama bu model 05/03/2018 tarihinden bu güne kadar bu iki hafta bu şekilde çalışıyor. test sonucu.
40 noktada eğitilmiş ve zaten OOS'ta 1.5 aydır çalışan yaşlı bir kadın için hiç de fena değil.
İşte 31.01.2018 tarihinden itibaren tam OOC'si
Hala uygun olduğunu düşünüyor musun???? Size hatırlatmama izin verin, ekran görüntülerinde OOS sitesinde
Bunlar test cihazından gelen resimler olmasına rağmen, izlemeyi hiç görmedim. Ama sana inanıyorum. Yaklaşımınızın işe yaradığını kabul etmelisiniz. Bu yüzden özür dilerim.
Özürler kabul edildi!
Sadece ben bir uygulayıcıyım ve teorisyenlerin ve araştırmacıların çoğu burada toplandı ...
üstelik bu bağlantılar matematiksel olarak bulunamıyor, aptalca bir uyum veya pazar araştırması olarak kalıyor :)
Künt takma da harika bir şeydir, aslında genelleme kullanılıyorsa
Max, ama ilginçtir ki, bir sinir ağı bile, hatta rastgele bir orman bile, ... bunu böyle çözerseniz, bu algoritmalar basitçe insan gözünün göremediği "kalıpları" bulur. o zaman gelecekte, böyle bir "desen" ortaya çıktığında, makine onu kolayca tanır. Bunun 50/50 bir tahmin olduğu gerçeği, piyasadaki her şeyde öyle. Burada, bir üçgen koparma örneği alın, örneğin klasik versiyonda, alma geyikten daha büyüktür. Şimdi bu durumu 50/50 ile çarpıyoruz ve bir artı ile sonuçlanıyoruz. Bu, makine öğrenmesi üzerinde para kazanma sistemi nasıl yapılır açıklamasının en basit versiyonudur.
Max, ama ilginçtir ki, bir sinir ağı bile, hatta rastgele bir orman bile, ... bunu böyle çözerseniz, bu algoritmalar basitçe insan gözünün göremediği "kalıpları" bulur. o zaman gelecekte, böyle bir "desen" ortaya çıktığında, makine onu kolayca tanır. Bunun 50/50 bir tahmin olduğu gerçeği, piyasadaki her şeyde öyle. Burada, bir üçgen koparma örneği alın, örneğin klasik versiyonda, alma geyikten daha büyüktür. Şimdi bu durumu 50/50 ile çarpıyoruz ve bir artı ile sonuçlanıyoruz. Bu, makine öğrenmesi üzerinde para kazanma sistemi nasıl yapılır açıklamasının en basit versiyonudur.
Asıl sorun, bir öğretmenle öğrenmenin kendi başına hiçbir şey bulamamasıdır ve özelliklerin hedefe oranı her zaman bizim tarafımızdan en uygun şekilde seçilmez, bu nedenle büyük sınıflandırma hataları ve yeniden eğitim ve nasıl optimize edileceğine dair bir sürü konu vardır. bu süreç. Ulusal Meclis'te tam teşekküllü bir bot hakkında konuşursak, o zaman bir uzmanın (insan) katılımı olmadan etiketleri en uygun şekilde yapıştırması gerekir. Bugün nasıl uygulanıyor - Bağlantıları attım, örneğin pekiştirmeli öğrenme , ancak orada zorluklar var, örneğin keşif ve sömürü sorunu, yani. çevreyi incelemek ve edinilen bilgiyi uygulamak arasında bir denge bulmak, aslında, bu, sinir ağını ne sıklıkla yeniden eğitmeye değer olduğu ikilemine eşdeğerdir, ancak zaten otomatik moddadır.
Asıl sorun, bir öğretmenle öğrenmenin kendi başına hiçbir şey bulamamasıdır ve özelliklerin hedefe oranı her zaman bizim tarafımızdan en uygun şekilde seçilmez, bu nedenle büyük sınıflandırma hataları ve yeniden eğitim ve nasıl optimize edileceğine dair bir sürü konu vardır. bu süreç. Ulusal Meclis'te tam teşekküllü bir bot hakkında konuşursak, o zaman bir uzmanın (insan) katılımı olmadan etiketleri en uygun şekilde yapıştırması gerekir. Bugün nasıl uygulanıyor - örneğin pekiştirmeli öğrenme yoluyla bağlantıları attım, ancak orada zorluklar var, örneğin keşif ve kullanma sorunu, yani. çevreyi incelemek ve edinilen bilgiyi uygulamak arasında bir denge bulmak, aslında, bu, sinir ağını ne sıklıkla yeniden eğitmeye değer olduğu ikilemine eşdeğerdir, ancak zaten otomatik moddadır.
Çok zeki olmayacağım, çünkü sefil bir teorik bilgiye sahibim. Sadece bir gözlemcinin ve bir uygulayıcının görüşünü ifade edebilirim. Tahmin edicilerin seçimi çok sıkıcı bir süreçtir, büyük bir yığına gerek yoktur. aslında 2 arabadan bile vazgeçilebilir ama o zaman sonuç uygun, bu arabaların nasıl öğretilebileceğinden bahsetmeyeceğim, önemli değil. Bu nedenle, bir grup testin gözlemcisi olarak, NN'nin yeniden eğitim sıklığının durağan bir şeyden uzak olduğunu söyleyebilirim, bazen bir setin yeterli olduğu ortaya çıkıyor, örneğin haftada bir ve bazen ayda bir kez yeterli olur. farklı veri kümeleri için farklı bir yeniden eğitim frekansı vardır.Ama sonunda, yine de bir uyum elde ederiz, yalnızca aynı farenin parametreleri için değil, belirli bir makinedeki sinyalin frekansı için bir uyum dönem. Böyle bir nöbet ne kadar sürebilir? evet bataklık gibi bataklığa ne zaman gireceğini bilemezsin.
Çok zeki olmayacağım, çünkü sefil bir teorik bilgiye sahibim. Sadece bir gözlemcinin ve bir uygulayıcının görüşünü ifade edebilirim. Tahmin edicilerin seçimi çok sıkıcı bir süreçtir, büyük bir yığına gerek yoktur. aslında 2 arabadan bile vazgeçilebilir ama o zaman sonuç uygun, bu arabaların nasıl öğretilebileceğinden bahsetmeyeceğim, önemli değil. Bu nedenle, bir grup testin gözlemcisi olarak, NN'nin yeniden eğitim sıklığının durağan bir şeyden uzak olduğunu söyleyebilirim, bazen bir setin yeterli olduğu ortaya çıkıyor, örneğin haftada bir ve bazen ayda bir kez yeterli olur. farklı veri kümeleri için farklı bir yeniden eğitim frekansı vardır.Ama sonunda, yine de bir uyum elde ederiz, yalnızca aynı farenin parametreleri için değil, belirli bir makinedeki sinyalin frekansı için bir uyum dönem. Bu uyum ne kadar sürebilir? evet bataklık gibi bataklığa ne zaman gireceğini bilemezsin.
Pekala, çevrenin durumları hakkında yeterli sayıda açıklamaya ve kabaca moddan moda doğru anahtarlara ihtiyacınız var .. çünkü kalıplar değişiyor, evet
biri bu sorunu farklı araçları değiştirerek çözüyor, biri bir tane ama uyarlanabilir hale getirmeye çalışıyor ve biri her şeyi tek bir dağıtıma ayarlıyor, örneğin Alexander
Büyüyen bir pazara ayak uyduran Mishan, büyürken seviniyor, türbülans başlar başlamaz ağlayacak.
Pekala, çevrenin durumları hakkında yeterli sayıda açıklamaya ve kabaca moddan moda doğru anahtarlara ihtiyacınız var .. çünkü kalıplar değişiyor, evet
biri bu sorunu farklı araçları değiştirerek çözüyor, biri bir tane ama uyarlanabilir hale getirmeye çalışıyor ve biri her şeyi tek bir dağıtıma ayarlıyor, örneğin Alexander
Büyüyen bir pazara ayak uyduran Mishan, büyürken seviniyor, türbülans başlar başlamaz ağlayacak.
hayır, Tanrı korusun, böylece ağlamaz, ancak zamanla yeniden inşa edilir) sonuçta, olduğu gibi bir anlaşmazlık için değiliz, ...
hayır, Tanrı korusun, böylece ağlamaz, ancak zamanla yeniden inşa edilir) sonuçta, olduğu gibi bir anlaşmazlık için değiliz, ...
peki, normal bir geriye dönük testi olmayan bir jeton oyunu, sonuç çok açık
Herkese iyi günler.
Biraz özetlemek istedim... Soru, örneğin gelecekteki mum hakkında ne biliyoruz? Açılış saatini, kapanış saatini biliyoruz. 3 durumu olabileceğini biliyoruz: beyaz mum yukarı, siyah mum aşağı ve doji. "Uzun" veya "büyük mum" olasılığının, anlayacağınız) "orta" mum veya doji ile karşılaştırıldığında küçük olduğunu biliyoruz. Bir kanal bulabilir veya fiyatın hareket ettiği aralığı adlandırabiliriz. Herşey? başka bilmediğimiz ne var? Bir mum aşağı veya mum yukarı gibi basit bir sınıflandırma için bile bir tahmin için yeterli değil ... Yönleri tahmin etmeye çalışmazsanız, o zaman ... yönü tahmin etmeden nasıl bir anlaşmaya girebilirsiniz? işe yaramayacak, yani herkes için tahmin etmek gerekiyor. Sınıflandırabilmemiz için gelecekteki mum hakkında başka ne söyleyebiliriz? Sonuçta, geçmiş verilere dayanan tüm tahminler, geçmiş mumların işaretlerini verir. Ve bu verilere dayanan tahmin "bugün dün gibi olacak" şeklinde sunuluyor - bu iyi değil ....