Enterpolasyon, yaklaşıklık ve diğerleri (paket alglib) - sayfa 4

 
Maxim Dmitrievsky :

Eh, elbette ayrık noktalar seçilir. Ve düzensiz bir ızgarada mümkündür. Geçici yorum. ve satır dönüşümü için uygun.

Halihazırda sürekli bir fonksiyon varken neden ayrık noktaları seçelim? Matematiksel olarak analitik olarak verilen (sürekli) bir fonksiyona yaklaşma görevi mantıklı değildir.

 
Dmitry Fedoseev :

Halihazırda sürekli bir fonksiyon varken neden ayrık noktaları seçelim? Matematiksel (sürekli bir fonksiyon) yaklaşıklık yapma görevi mantıklı değil.

orada neden olduğu linklere göre yazıyor. Ve tam olarak neden bana da yazdın

 
Maxim Dmitrievsky :

orada neden olduğu linklere göre yazıyor. Ve tam olarak neden bana da yazdın

Şey, seninle her şey açık ... ziyaret et))

 
Dmitry Fedoseev :

İnterpolasyon, matematiksel bir fonksiyon değil, bir dizi veri gerektirir.

Kesin konuşmak gerekirse, bir veri serisi matematiksel bir fonksiyondur. Okul kursunda, bundan hemen iyi ders kitaplarında bahsedilir.

Klasik matematiksel fonksiyon: Rasyonel noktalarda 1, irrasyonel noktalarda 0 değerini alır.

Offtopik için özür dilerim.

 
FxTrader562 :

Sevgili Max,

Eğer yanılmıyorsam, spline kullanarak Mt5 ekran fiyat verisini ayrı paketler halinde bir sinir ağına beslemeye çalışıyorsunuz, burada fiyat verisinin her bir segmenti veya paketi kendi başına ayrı bir işlevi temsil edecek ve ardından sinir ağı Geçmişte eğitilmiş verilerin en küçük ortalama kare hatasına (MSE) dayalı olarak belirli bir fiyat segmenti için en iyi işlevi otomatik olarak seçin. Anlayışımda doğru muyum?

Demek istediğim, bir oyuna piksel besleme oyun teorisine benzer bir yaklaşım deniyorsunuz ve sizin durumunuzda, fiyatı spline şeklinde beslemeye çalışıyorsunuz. Bu doğru mu?

Teşekkürler...

Merhaba, evet kesinlikle doğru anladınız. Ancak spline'lardan emin değilim, çünkü başka yollar da var: örneğin "ters mesafeli ağırlıklandırma". Ama hepsi enterpolasyonla ilgili.

 
fxsaber :

Kesin konuşmak gerekirse, bir veri serisi matematiksel bir fonksiyondur. Okul kursunda, bundan hemen iyi ders kitaplarında bahsedilir.

Klasik matematiksel fonksiyon: Rasyonel noktalarda 1, irrasyonel noktalarda 0 değerini alır.

Offtopik için özür dilerim.

TAMAM. O halde "analitik olarak verili" demek nasıl daha doğru olur? Ya da öyle - "analitik bir ifadeyle belirtilir." Böyle?

 
Maxim Dmitrievsky :

Merhaba, evet kesinlikle doğru anladınız. Ancak spline'lardan emin değilim, çünkü başka yollar da var: örneğin "ters mesafeli ağırlıklandırma". Ama hepsi enterpolasyonla ilgili.

Tamam, ama bir sinir ağı için spline kullanmanın gerekli bir besleme fiyatı olduğundan emin misiniz?

Yani mumların açık, kapalı, Yüksek, Düşük fiyatlarını neden doğrudan bir sinir ağına besleyemiyoruz?

Neden bir fiyat segmentinin fiyat yapısını tanımlamak ve ardından fiyatları tekrar enterpolasyon yapmak için bir fonksiyona ihtiyacımız olduğunu düşünüyorsunuz?

MT5'te uygulanabilir olup olmadığından emin değilim, ancak "ALPHA GO ZERO" oyununda kullanılan bir yaklaşımdan bahsediyorum. Böylece MT5'te son 50 mumun (örnek) açılış, kapanış, Yüksek, Düşük fiyatlarını bir sinir ağına besleyebiliriz. Bu yaklaşımı zaten denediniz mi yoksa Mt5 için uygun değil mi?

Sinir ağına beslemek için bir fonksiyon veya spline kullanmanın neden önemli olduğunu biraz daha açıklayabilir misiniz?

 
FxTrader562 :

Tamam, ancak bir sinir ağına bir spline kullanarak fiyatı beslemenin gerekli olduğundan emin misiniz?

Yani neden mumların açık, kapalı, Yüksek, Düşük fiyatlarını doğrudan bir sinir ağına besleyemiyoruz?

Neden bir fiyat segmentinin fiyat yapısını tanımlamak ve ardından fiyatları tekrar enterpolasyon yapmak için bir fonksiyona ihtiyacımız olduğunu düşünüyorsunuz?

MT5'te uygulanabilir olup olmadığından emin değilim, ancak "ALPHA GO ZERO" bilgisayar ekranı besleme yaklaşımından bahsediyorum. Böylece son 50 mumun (örnek) açılış, kapanış, Yüksek, Düşük fiyatlarını bir sinir ağına besleyebiliriz. Bu yaklaşımı zaten denediniz mi yoksa Mt5 için uygun değil mi?

Sinir ağına beslemek için bir fonksiyon veya spline kullanmanın neden önemli olduğunu biraz daha açıklayabilir misiniz?

Girdi bilgisini dönüştürerek girdiler ve çıktılar arasındaki çapraz entropiyi (veya karşılıklı bilgiyi) en aza indirmemiz yeterlidir. Bu, sınıflandırıcının bir test alt kümesinde ve daha sonra (noktaların daha iyi ayrılması) daha iyi çalışacağı anlamına gelir. Bu tür teknikler, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Ancak hangi dönüşümün daha iyi olacağını önceden bilmiyoruz, bu yüzden onu yinelemeli olarak dönüştürüyoruz ve model hatalarını kontrol ediyoruz.
 
Maxim Dmitrievsky :

Girdi bilgisini dönüştürerek girdiler ve çıktılar arasındaki çapraz entropiyi (veya karşılıklı bilgiyi) en aza indirmemiz yeterlidir. Bu, sınıflandırıcının bir alt küme ve gelecek testinde daha iyi çalışacağı anlamına gelir. Bu tür teknikler makine öğreniminde kullanılır.

Pekala, sinir ağı tarafından önceden eğitilmiş verilerin minimum hatasına dayalı olarak kararlaştırıldığı gibi, farklı fiyat segmentleri için farklı bir gösterge seti kullanarak ne elde etmeye çalıştığınızı anladım.

Açıkçası, makine öğrenmesinde, algoritmanın hedeften uzaklaşmak yerine zamanla yakınsaması için çapraz entropi ve minimizasyonu kullanmak çok önemlidir .

Otomatik strateji seçimini kullanan bir makale zaten var ve bunun farkında olup olmadığınızdan emin değilim. Ancak makine öğrenimini kullanmaz. Size herhangi bir yardımı olabilirse bir göz atabilirsiniz.

https://www.mql5.com/en/articles/143

Adaptive Trading Systems and Their Use in the MetaTrader 5 Client Terminal
Adaptive Trading Systems and Their Use in the MetaTrader 5 Client Terminal
  • www.mql5.com
Hundreds of thousands of traders all over the world use the trading platforms developed by MetaQuotes Software Corp. The key factor leading to success is the technological superiority based on the experience of many years and the best software solutions. Many people have already estimated new opportunities that have become available with the...
 
FxTrader562 :

Pekala, sinir ağı tarafından önceden eğitilmiş verilerin minimum hatasına dayalı olarak kararlaştırıldığı gibi, farklı fiyat segmentleri için farklı bir gösterge seti kullanarak ne elde etmeye çalıştığınızı anladım.

Açıkçası, makine öğrenmesinde, algoritmanın hedeften uzaklaşmak yerine zamanla yakınsaması için çapraz entropi ve minimizasyonu kullanmak çokönemlidir .

Otomatik strateji seçimini kullanan bir makale zaten var ve bunun farkında olup olmadığınızdan emin değilim. Ancak makine öğrenimini kullanmaz. Size herhangi bir yardımı olabilirse bir göz atabilirsiniz.

https://www.mql5.com/en/articles/143

şu anda göstergeler ya da başka bir şey umurumuzda değil, son olarak herhangi bir strateji için freamwork kullanabilir ve analitik olarak hesaplanamayan en iyi sonucu alabiliriz.