Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 937
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
Evet, birçok sınıf mümkündür. Ancak 2'den fazla sınıfa sahip modellerle nadiren çalıştım, özellikle bir sınıf diğerlerinden fazlaysa, onlarla ilgili her zaman zorluklar ve sorunlar vardır. Deneyebilirsin, ama dürüst olmak gerekirse, iyi bir sonuç beklemiyorum.
Şimdi bu bir şekilde zor - bir ağaç, nereye uzun süre gidemeyeceğinizi bilen bir filtredir, başka bir ağaç nereye uzun süre gidebileceğinizi bilir, ancak yine de kısaca eksik 2 benzer ağaç vardır. Belki tüm bu bilgileri tek bir ağaçta birleştirmek, üç sınıf kullanmanın dezavantajlarını giderir ve solitaire gelişir :)
Evet, birçok sınıf mümkündür. Ancak 2'den fazla sınıfa sahip modellerle nadiren çalıştım, özellikle bir sınıf diğerlerinden fazlaysa, onlarla ilgili her zaman zorluklar ve sorunlar vardır. Deneyebilirsin, ama dürüst olmak gerekirse, iyi bir sonuç beklemiyorum.
Şimdi bu bir şekilde zor - bir ağaç, nereye uzun süre gidemeyeceğinizi bilen bir filtredir, başka bir ağaç nereye uzun süre gidebileceğinizi bilir, ancak yine de kısaca eksik 2 benzer ağaç vardır. Belki tüm bu bilgileri tek bir ağaçta birleştirmek, üç sınıf kullanmanın dezavantajlarını giderir ve solitaire gelişir :)
Sonucu görmek ilginç olacak!
Bilmiyorum, belki aptal kar al ile yeni hedefler yapabilirim, o zaman daha fazla giriş olabilir. Hedef olanlarla her şey net değil, şimdi birçok hedef (birden fazla girişin olduğu yerlerde) aptalca bir geri dönüş yakalıyor, ama oraya girmek istemem - bence geri dönüş için kesinlik yok, ama var trend hareketinin tamamlanması için kesinlik ve bir daire beklenebilir - yani. orada gürültü hedefleri elde edilir. Az sayıda giriş içeren bir dosyanın olduğu yerde, daha temiz hedefler olmalıdır, ancak farklı giriş türleri de karşımıza çıkacaktır - bir daireden çıkış, hareketin devamı için bir düzeltme sonrası giriş, bir giriş için bir giriş. tersine çevirme (örneğin, saatlik bir TF'de bir pim çubuğu oluşturulduğunda). Ek olarak, "giriş için açık pencere" gibi bir nüans vardır, bu, arka arkaya yeterli sayıda çubuk için girişe izin verildiği zamandır - rastgelelikten kaynaklanan gürültü de olabilir. Bu yüzden, resmin bir araya gelmesi için hedefi bölmek gerekli olabilir mi?
Kfold Alglib'leri denediniz mi? sonuçları iyileştirmek? Eski mesajlarınızdan birinde seçimin karışmadığını gördüm. Hiç yapmalı mısın?
Neyin daha az yeniden eğitildiğine dair herhangi bir sonuç var mı - orman mı yoksa MLP mi? aynı veriler üzerinde. Ormanın regresyon problemleri için çarpık çalıştığına ve normları sınıflandırmak için çarpık hatalar (çok küçük olanlar) döndürdüğüne dair şüpheler var.
2. OpCl ile ilgilendiklerini gördüm, bunun üzerine Millet Meclisi'ni yeniden yazmak gibi bir düşünce var mıydı? Örneğin, genellikle bir tür kabus saçmalığı olarak GA'yı terk ettim, artık her şey 1 çekirdekte 1 iş parçacığında eğitiliyor. Cl'de hızlandırmak mümkün olurdu (çok hızlı olmasına rağmen). Veya Spark üzerinde eğitim alırsanız, zaten orada paralel hale getirilmiştir ve hiçbir anlam ifade etmez.
3. Git'te ne paylaştığınızı ve onu nasıl kullandığınızı az çok anladım. Çok ilginç bir çalışma, saygılar! :)
Hey)
Kodun taranmasını çamaşır makinesine koydum ve öğretmek için açtım.
Sonra sinir ağını derinlemesine eğitmek için kodu bir dikiş makinesine üç kez diktim.
Ve işte sonuç - kod tanınmayacak kadar değişti ve şimdi onu ticarette nasıl kullanacağımı düşünüyorum...
Süper bot henüz hazır mı?
Şimdi iki yıldır bekliyorum.
Neyin daha az yeniden eğitildiğine dair herhangi bir sonuç var - orman mı yoksa MLP mi?
Paketlerden birinde, tahmine dayalı NN'nin (MLP) bir demo kopyası vardır. Bu arada, nispeten basit NS. Bu nedenle, onu yeniden eğitmek genellikle gerçekçi değildir. Nasıl yeniden eğitilmez - her şey çalışır.
Dolayısıyla, yeniden eğitilebilirlik her şeyden önce Ulusal Meclis için belirlenen göreve bağlıdır. Peki, ve MLP'nin karmaşıklığının yeterliliğinden göreve.
Özellikle alglib ve farklı modellerin aynı verileri üzerindeki testler hakkındayım.
NS, aynı zamanda Afrika NS'de. Alglib ya da başka bir şey olması önemli değil. Sinir ağı yeniden eğitilirse, görev için yetersizdir ve sinir ağının görevi veya yapısı değiştirilmelidir. Ve ŞEKİL'de acı çekmeyin.) Bir ensign'ın dediği gibi - x ... burada düşünmeniz, sallamanız gerekir.)
Ormanlar hakkında bir şey söylemeyeceğim, onlarla çalışmıyorum.
Ve ağacı hedefte değil, tahmin edicide eğitmezseniz? İyi öğrenmenin önemli olmayan belirleyicilerini belirleyebilecek miyiz? Onlar. Eğer test modeli tahmin edicileri iyi tanıyorsa, diğer tahmin ediciler zaten yeterli bilgiyi içerir ve bu tahmin edici gereksizdir ve elimine edilebilir. Ama ya bu tahmin ediciyle ilgili değil de, benzersiz kombinasyonların kendilerinin fazlalığıyla ilgiliyse?
Örneğin saat sayısını hedef olarak seçmeye karar verdim.
Eğitimli örnek üzerinde sonuç
Test örneğindeki sonuç
10 saatin iyi tahmin edildiği görülebilir, şu anda örneğin geri kalanından farklı koşullar olduğu varsayımında bulunabilir miyiz? Bence evet. Kalan saatleri gruplamaya çalışacağım, belki bu şekilde bu zaman aralıklarında fiyat davranışının özelliğini daha iyi vurgulamak mümkün olabilir.
Ve ağacı hedefte değil, tahmin edicide eğitmezseniz? İyi öğrenmenin önemli olmayan belirleyicilerini belirleyebilecek miyiz? Onlar. Eğer test modeli tahmin edicileri iyi tanıyorsa, diğer tahmin ediciler zaten yeterli bilgiyi içerir ve bu tahmin edici gereksizdir ve elimine edilebilir. Ama ya bu tahmin ediciyle ilgili değil de, benzersiz kombinasyonların kendilerinin fazlalığıyla ilgiliyse?
Örneğin saat sayısını hedef olarak seçmeye karar verdim.
Eğitimli örnek üzerinde sonuç
Test örneğindeki sonuç
10 saatin iyi tahmin edildiği görülebilir, şu anda örneğin geri kalanından farklı koşullar olduğu varsayımında bulunabilir miyiz? Bence evet. Kalan saatleri gruplamaya çalışacağım, belki bu şekilde bu zaman aralıklarında fiyat davranışının özelliğini daha iyi vurgulamak mümkün olabilir.
Belki bir gün yetmez.) Bu aslında bir uzmanlık alanıdır.) Yıllarca, hatta tüm aktif yaşamları boyunca çalışırlar.
NS, benzemez, ancak DSP'de yaygın olarak kullanılır. DSP'de NS kullanma sorunu, NS için sorunun doğru formülasyonudur. Diyelim ki NS'nin uygulamalarından biri filtreleme, dahil. uyarlanabilir.
Bu arada, Ulusal Meclis, ona çok özel bir görev emanet ettiğinizde ve bir şey getirmediğinizde, ne olduğunu bilmiyorum.
kazmaya devam ediyorum.
Bu özelliği 5 yıl inceledim ve neyin bir handikap olarak kullanılabileceğini hayal bile edemedim.
Kısacası, NN sıradan bir uyarlanabilir özyinelemeli olmayan filtredir.
Birçok çeşidi vardır.
Öğretmenli, öğretmensiz vb.
Tahminciler - sayısal filtrelemenin katsayıları . Rzhaka, çünkü basit, ama burada bilim ayaklar altında çiğneniyor... Bütün bunlar keçe çizmeler kadar eski. (başlangıç - 1950)
Siz söyleyin - körlüğü zaten yaptınız mı yoksa giriş/çıkışları eğitimle mi kullanıyorsunuz?
//Kör, çıktıda ne olduğunu bilmediğiniz, ancak girdide bir handikap olduğu zamandır, yani. karşılaştırılacak bir şey yok ... Bu durumda asıl amacın gürültüyü atmak olduğunu söylüyorlar.
//Ve eğer görülürse, tahminin, filtrelenen hata vektörünün hesaplanmasıyla elde edildiği varsayılır. Ancak bir işleme gecikmesi var, en az bir onay işareti.