Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 773
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
Bir anlaşma açma - ekranı, kapanış - ekranı. Bir hafta sonra sağlanan
hem orada olacak hem de yemin etmeyecek - hediyeler alacaksınız.
Yani, sinyal servisine tam olarak güvenmiyorsunuz .....?????
Garip!!!!
Ve her anlaşma hakkında yorum yapacak vaktim yok ve yapmak da istemiyorum. Robot kesiyor, sonuç harika!!!!
R-bloggers ile bir haber akışım var. Bugün, değişkenlerin önemini seçmek için bir paket olan DALEX'te bir reklam geldi. Yüklemeye çalıştım - R 3.4.2 için yüklenmedi.
Ve fikri gerçekten beğendim.
Tipik olarak, değişkenlerin önemi, modelin uygunluğunda tahmin edicinin ne sıklıkta kullanıldığı anlamındaki önemdir.
Ancak DALEX farklı bir fikir kullanır: Bir tahmin edicinin önemi, bu tahmin edicinin tahminin başarısı üzerindeki etkisi olarak anlaşılır. Modelin kendisi bir kara kutu olarak ele alınır.
Kullandığım tüm paketleri hatırlamaya çalıştım ve benzer bir fikre sahip bir paketi hatırlayamıyorum - tahmini etkiliyor.
Belki birisi söyler?
R-bloggers ile bir haber akışım var. Bugün, değişkenlerin önemini seçmek için bir paket olan DALEX'te bir reklam geldi. Yüklemeye çalıştım - R 3.4.2 için yüklenmedi.
Ve fikri gerçekten beğendim.
Tipik olarak, değişkenlerin önemi, modelin uygunluğunda tahmin edicinin ne sıklıkta kullanıldığı anlamındaki önemdir.
Ancak DALEX farklı bir fikir kullanır: Bir tahmin edicinin önemi, bu tahmin edicinin tahminin başarısı üzerindeki etkisi olarak anlaşılır. Modelin kendisi bir kara kutu olarak ele alınır.
Kullandığım tüm paketleri hatırlamaya çalıştım ve benzer bir fikre sahip bir paketi hatırlayamıyorum - tahmini etkiliyor.
Belki birisi söyler?
Aynen öyle. İnternette Arima ve her yerde yüzlerce makale - "otokorelasyon ve otoregresyon bul", ardından bir düzine resim ve hemen herhangi bir açıklama yapmadan üç parametreli bir cevap. Makalelerin %10'unda mevsimsellik olduğundan da bahsedebilirler.
Üzgünüz, ama bu sizin teknik analizinizden - göstergeyi aldınız, baktınız, beğendiniz ve danışmanı oynamaya başladınız.
İstatistiksel modelleri kullanmaya çalıştığımızda, birini kullanmaya çalışmadan önce ilk soru şudur: Bu model verilerimize uygulanabilir mi?
ARIMA ile ilgiliyse, model özellikle finansal piyasalarda uygulamada çok sınırlıdır. Onu oluşturan kişiler bu sınırlamayı anladılar ve bu nedenle, belirli bir durumda bu modelin UYGULANABİLİRLİĞİNİ belirlemenize olanak tanıyan ek araçlarla ona eşlik ettiler. Pratikte, WINDOW'da uygulanabilirliği kontrol etmeniz gerekir, böylece pencere hareket ettiğinde model uygulanabilir veya uygulanamaz.
Ama durum daha da kötü.
Bu sadece ARIMA gibi bir modelin uygulanamayacağı kaynak verilerle ilgili değildir. Mesele aynı zamanda uydurmanın bir sonucudur: her şeyi ayarladık, tüm parametreleri belirledik ve sonra araştırmaya başlıyoruz ve parametrelerin önemli OLMADIĞINI görüyoruz - görmemize rağmen orada değiller.
Yukarıda "durum daha da kötü" diye yazdım. Ve TA ile karşılaştırıldığında, körlerin görenlerle durumu. Göstergelerin otoregresyon olduğunu ve aynı ARIMA'nın da otoregresyon olduğunu düşünürsek, ancak ARIMA'nın uygulanabilirliği hakkında bilgi edinebilirsiniz ve göstergeleri her zaman körü körüne kullanırız ve sonra mevduatın görüşlü hale gelmesine şaşırırız.
R-bloggers ile bir haber akışım var. Bugün, değişkenlerin önemini seçmek için bir paket olan DALEX'te bir reklam geldi. Yüklemeye çalıştım - R 3.4.2 için yüklenmedi.
Ve fikri gerçekten beğendim.
Tipik olarak, değişkenlerin önemi, modelin uygunluğunda tahmin edicinin ne sıklıkta kullanıldığı anlamındaki önemdir.
Ancak DALEX farklı bir fikir kullanır: Bir tahmin edicinin önemi, bu tahmin edicinin tahminin başarısı üzerindeki etkisi olarak anlaşılır. Modelin kendisi bir kara kutu olarak ele alınır.
Kullandığım tüm paketleri hatırlamaya çalıştım ve benzer bir fikre sahip bir paketi hatırlayamıyorum - tahmini etkiliyor.
Belki birisi söyler?
3.4.3'te yüklendi. İlginç bir şey, ancak yazarlık endişe verici.
LIME'ı unuttunuz mu? Varbv'leri de hatırlatayım. Her şeyde Bayes yöntemlerine giderek daha fazla eğiliyorum
İyi şanlar
Onlar. genellikle geriye dönük bir test için uygundur, ancak burada bir ileri test için uygun mu?
İyi evet! Neden bir geri teste ihtiyacımız var? Neden geçmişi analiz etmemiz gerekiyor? Öğrenmek için - açık, ancak test etmek için ...
Bu başlığın başlarında, antrenmanın ve ileriye yönelik sonuçların sonuçlarını yayınladım - sadece iç karartıcı.
Ancak bu, elde ettiğim sonuçların sadece bir kısmı.
Çıngırakta, 6 modeli de 14 döviz çifti için 15.000 barlık bir H1 dosyasında çalıştırdım: yarısı eğitim için, yarısı eğitimli model için.
Sonuçlar iç karartıcı: 84 seçenek arasından, ancak gerçekte 168 seçenek (uzun + kısa) %30'dan daha az bir hatayla dikkate değer, bir düzine bile olmayacak ve içinde bulunabileceği hiçbir döviz çifti yok. hem uzun hem kısa ol!
3.4.3'te yüklendi. İlginç bir şey, ancak yazarlık endişe verici.
LIME'ı unuttunuz mu? Varbv'leri de hatırlatayım. Her şeyde Bayes yöntemlerine giderek daha fazla eğiliyorum
İyi şanlar
Microsoft'un 3.4.3'ü var mı?
LİME teşekkür ederim.
SanSanych, sen oldukça okuryazar ve teoriye dayalı bir insansın. Söyleyin bana, farklı serilerden polinomların katsayılarını öngörücü olarak göndermeye çalıştınız mı?
Değil