Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 926

[Maxim Dmitrievsky]

forexman77 :

Henüz kesin bir şey söyleyemem, birçok parametre ile oynadığım için iyileştirmeler 0.1 civarındaydı. Belki bilmediğim yöntemler vardır o yüzden sordum.

hiçbir şey yardımcı olmazsa, o zaman sorun verilerde, lazerlerde ayarlanacak başka bir şey yok

[Dr. Trader]

Alexey Vyazmikin :

Tabii ki yapabilirsiniz, ancak bunu parçalar halinde yapmanız gerekecek (sunucu arızalı), Filtre seti - nereden alıp satamayacağınızı belirleme, MaloVhodov seti - makul karlar için trend girişleri, MnogoVhodov seti - hepsi kârsız olanlar hariç girişler.

Malovhodov'u başlatmaya çalıştım.

Ormana arr_Vektor_Week, arr_Vektor_Day, vb. temelinde 2015'ten arr_Buy tahmin etmeyi öğretmeye çalıştım.

Sınıflar çok dengesiz (sınıf 0 ile sınıf 1'den 10 kat daha fazla örnek var), bu çok fazla zorluk katıyor.

Ağacın eğitildiği 2015 yılı

	y_pred
y_true	0	1
0	97268	86118
1	5529	12256

 Ve bu 2016, ağaç için yeni veriler:

y_pred

y_true
 0
 1
 0
 96581
 90918
 1
 6296
 8956

Her iki durumda da tahminin doğruluğu düşüktür, ancak her iki durumda da doğruluk en az %50'den fazladır.

Ağaç:

Her zaman solda DOĞRU, sağda YANLIŞ vardır. Ovallerde, tahminin yukarı yuvarlanması gerekiyor (>=0.5 -> 1; <0.5 -> 0) mnogovhodov'u deneyeceğim, daha iyi olacağını düşünüyorum, 0 ve 1'in daha eşit sayıda sınıfı var.

[Aleksey Vyazmikin]

Dr. tüccar :

Malovhodov'u başlatmaya çalıştım.

Ormana arr_Vektor_Week, arr_Vektor_Day, vb. temelinde 2015'ten arr_Buy tahmin etmeyi öğretmeye çalıştım.

Sınıflar çok dengesiz (sınıf 0 ile sınıf 1'den 10 kat daha fazla örnek var), bu çok fazla zorluk katıyor.

Ağacın eğitildiği 2015 yılı

	y_pred
y_true	0	1
0	97268	86118
1	5529	12256

Her iki durumda da tahminin doğruluğu düşüktür, ancak her iki durumda da doğruluk en az %50'den fazladır.

Ağaç:

Her zaman solda DOĞRU, sağda YANLIŞ vardır. Ovallerde, tahminin yukarı yuvarlanması gerekiyor (>=0.5 -> 1; <0.5 -> 0) mnogovhodov'u deneyeceğim, daha iyi olacağını düşünüyorum, 0 ve 1'in daha eşit sayıda sınıfı var.

Vay, ne küçük bir ağaç! Ben şaşırdım! Ağaçtan bir trend tersine girme arzusunu okudum, yani. en alttan satın alın. Sisteminize göre, tahmin edicilerin geri kalanı bilgilendirici değil miydi?

Ovallerdeki sayılar nelerdir?

[forexman77]

Ormanını doğru ve yanlış işaretlere sürdü.

[[ 2011    2948 ]
 [   215 11821 ]] //тест

[[ 14997      0 ]
 [     0 35985 ]] //тренировка

İstenen sınıf yarıdan fazlası testte başka bir sınıfa girdi, ancak eğitimde iyi ayrıldı)

[Aleksey Vyazmikin]

Dr. Tüccar - lütfen ağaca bir tahmin listesi yazın, aksi takdirde ekran adlarını keser.

[Dr. Trader]

Alexey Vyazmikin :

Vay, ne küçük bir ağaç! Ben şaşırdım! Ağaçtan bir trend tersine girme arzusunu okudum, yani. en alttan satın alın. Sisteminize göre, tahmin edicilerin geri kalanı bilgilendirici değil miydi?

Ovallerdeki sayılar nelerdir?

Ağaç parametrelerinin ve tahmin edicilerin seçilmesi sürecinde bazı tahmin ediciler elimine edildi; tahmin edicilerden bazıları ağacın kendisi tarafından reddedildi. Genel olarak bilgilendiricilik konusunda spesifik bir şey söyleyemem ama bu durumda en iyi bunlar geldi.

Ovaller bir ağaç tarafından yapılan bir tahmindir. Ağacım "anova" modunda eğitildi, yani. 0 veya 1'lik belirli bir tahmin değil, bir olasılık verilir. 0,5'ten büyük olan, büyük olasılıkla sınıf 1'dir. 0,5'ten küçük olan, büyük olasılıkla sınıf 0'dır. Buna göre, 0 veya 1'e ne kadar yakınsa, ağaç tahminde o kadar emin olur.

Programlı olarak, ağaç şöyle tanımlanabilir:

 double prediction;
if (arr_Donproc< 3.5 )
{
   if (arr_iDeltaH1>=- 6.5 )
  {
     if (arr_TimeH>= 14 )
    {
       prediction = 0.29 ;
    }
     else
    {
       prediction = 0.44 ;
    }
  }
   else
  {
     prediction = 0.58 ;
  }
}
else
{
   if (arr_RSI_Open_ < 0.5 )
  {
     //...
  }
   else
  {
     //...
  }
}

int predictionClass = 0;
if(prediction >= 0.5) predictionClass=1;

if (predictionClass == 0 )
{
  //...
}
else if (predictionClass == 1 )
{
  //...
}

[Dr. Trader]

Alexey Vyazmikin :
Dr. Tüccar - lütfen ağaca bir tahmin listesi yazın, aksi takdirde ekran adlarını keser.

Aynen, fark etmedim. Çıngırakta, listeyi ve kuralları görmek bir şekilde kolaydı. Şu anda bir çıngırağım yok, bunu yapmanın alternatif bir yolunu arayacağım.

[Aleksey Vyazmikin]

Dr. tüccar :

Ağaç parametrelerinin ve tahmin edicilerin seçilmesi sürecinde bazı tahmin ediciler elimine edildi; tahmin edicilerden bazıları ağacın kendisi tarafından reddedildi. Genel olarak bilgilendiricilik konusunda spesifik bir şey söyleyemem ama bu durumda en iyi bunlar geldi.

Ovaller bir ağaç tarafından yapılan bir tahmindir. Ağacım "anova" modunda eğitildi, yani. 0 veya 1'lik belirli bir tahmin değil, bir olasılık verilir. 0,5'ten büyük olan, büyük olasılıkla sınıf 1'dir. 0,5'ten küçük olan, büyük olasılıkla sınıf 0'dır. Buna göre, 0 veya 1'e ne kadar yakınsa, ağaç tahminde o kadar emin olur.

Programlı olarak, ağaç şöyle tanımlanabilir:

Dün arr_iDelta hakkındaki bilgileri farklı varyasyonlarda yeniden düzenledim, iki ek tahminci türü ekledim ve H4,MN1,W1 için hesaplamayı daha eksiksiz hale getirdim - Bence bunlar önemli tahminciler, bu nedenle eski analog kaldırıldı ve yenilerini ekledi, örneğin

Bu arada, tahmin edicilerin ana kısmı komut dosyasında hesaplanır, yenileri danışman aracılığıyla hesaplandı - sonuç birleşti, yani dikizleme yok.

Kod yorumu için teşekkürler! Eğer ilgileniyorsanız, o zaman vadeli Si yapıştırma verileri.

Dosyaları tekrar ekleyeceğim, denemenizi öneririm.

[Aleksey Vyazmikin]

MaloVhodov_02

[Aleksey Vyazmikin]

MnogoVhodov_02