交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3015 1...300830093010301130123013301430153016301730183019302030213022...3399 新评论 Aleksey Vyazmikin 2023.04.10 04:53 #30141 Maxim Dmitrievsky #:比如一张木板有时比木头更好用？至少准备好 TC 关于新数据，是的。只是已经找到了一致的模式，树上的其他叶子只是风噪。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对样本进行完全分类。 Forester 2023.04.10 05:39 #30142 你晚上必须睡觉。 Forester 2023.04.10 05:58 #30143 Aleksey Vyazmikin #:根据新数据，是的。只是已经找到了一个稳定的模式，而树的其他部分只留下了风噪声。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对整个样本进行分类。 我是通过改变树叶的激活水平来自动选择树叶的。经典的分类方法是 0.5。所有概率高于 0.5 的树叶都会被激活，其余的树叶则保持沉默（这相当于将它们从树上删除）。本网站和论坛上不止一篇文章介绍过这种方法。 您还可以将级别设置为 0.9 或 0.95，这样只有 95% 的例子属于正确类别的超级干净树叶才会起作用。同样，对于回归来说，只有级别不是从 0 到 1，而是以 abs 值为单位。上图显示了相同的模型，但激活级别不同。第一个是 0.00020，第二个是 0.00040pts。第二个模型跳过了无利可图的交易时间段，只在最有利可图的交易时间段工作并显示利润，尽管它在 1-2 年的停顿期工作。激活了 400000 个案例中的 70000 个，即约有 17% 的最佳叶片起作用。 结果类似，只需在代码中执行一个命令 if(leaf_value>0.00040){...} 即可实现。而且，在选择叶片和簇的时候，也不需要费尽心思。 不过你已经知道了.... Machine learning in trading: 聚类分析（第一部分）：精通指标线的斜率 数据科学与机器学习（第 09 部分）：以 MQL5 Aleksey Nikolayev 2023.04.10 06:01 #30144 Aleksey Vyazmikin #:就新数据而言，是的。只是已经找到了一致的模式，而树的其他部分只留下了风噪声。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对整个样本进行分类。 问题在于，这棵树不是根据利润最大化的条件建立的，而是根据便于软件包编程的损失函数建立的。 因此，你必须做出一个令人不快的选择--要么尝试重新配置一个复杂的、花样繁多的软件包，要么建造一辆狭窄的自行车。也有可能 "成功 "地将这两种选择结合起来）。 在我看来，如果你选择在树上摆弄现有的软件包，你应该尝试使用修剪（剪枝）--比如说，以前锋的利润最大化为条件。这样也许就能避免手动修改规则。 Alexandr Sokolov 2023.04.10 06:20 #30145 Maxim Dmitrievsky #: 我不抱太大希望，只是时不时地偷看一下。毕竟 gpt 我预测这个话题会停滞不前。看不到任何突破。这纯粹是炒作昙花一现，就像加密货币一样。现在他们会赚钱，然后冷静下来。 我同意你的观点！我的邻居们都在赞美宣传神经网络，但当你给它们设定简单的任务时，它们却应付不来 Slava 2023.04.10 06:32 #30146 Stanislav Korotky #:我举的例子来自分类交叉熵部分（您可能没有注意到，每个实例中的值之和都是 1）。在 Keras 中无法正常工作这一事实对我来说是一个指标，这意味着 MQL5 中 CCE 的实现或描述与预期不符。因此需要详细说明。顺便说一句，在 pytorch 中，CrossEntropyLoss 包含一个初步的 softmax。但总的来说，由于 MQL5 中关于矩阵的文档包含了界面与 python 界面相似的想法，因此这意味着行为的重合。如果没有重合，就会造成问题和困惑。拥有许多类意味着要使用矩阵（当我们有一堆样本/行时，每个样本/行都有类），因此您使用向量的示例仍然无法回答问题。 我明白了。损失函数可以处理矩阵，也可以处理向量。在这里，我们没有完成（我们没有添加轴参数） 也就是说，在您的示例中，我们需要逐行求解。 感谢您的关注 Maxim Dmitrievsky 2023.04.10 09:49 #30147 Aleksey Vyazmikin #:就新数据而言，是的。只是已经找到了一致的模式，而树的其他部分只留下了风噪声。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对整个样本进行分类。 如果把它从森林中取出来，就会有一个所有树木规则的平均值，按树木的数量来计算 Aleksey Vyazmikin 2023.04.10 10:19 #30148 Forester #:我通过改变叶片激活水平来自动实现这一点（叶片选择）。经典的分类方法是 0.5。所有概率高于 0.5 的树叶都会被激活，其余的树叶则保持沉默（这相当于将它们从树上删除）。本网站和论坛上不止一篇文章介绍过这种方法。您还可以将级别设置为 0.9 或 0.95，这样只有 95% 的例子属于正确类别的超级干净树叶才会起作用。对于回归来说也是一样，只是级别不是从 0 到 1，而是以 abs 值为单位。上图显示了相同的模型，但激活级别不同。第一个是 0.00020，第二个是 0.00040pts。第二个模型跳过了无利可图的交易时间段，只在最有利可图的交易时间段工作并显示利润，尽管它在 1-2 年的停顿期工作。激活了 400000 个案例中的 70000 个，即约有 17% 的最佳叶片起作用。 结果类似，只需在代码中输入 if(leaf_value>0.00040){...} 命令即可实现。而不需要在选择叶片和集群时进行各种操作。不过你已经知道了.... 你有一个森林，难道不需要在建立模型后重新加权吗？还是只取激活树叶的平均值？ 这就是问题所在，在选择树叶时，我考虑到了历史上反应分布的稳定性和均匀性。我制定了二维指标，并对其进行综合评估。因此，对我来说，没有反应的叶子是极其罕见的。 在我看来，你可以很容易地保存树叶，创建成千上万棵树，然后只使用它们。 Aleksey Vyazmikin 2023.04.10 10:58 #30149 Aleksey Nikolayev #:问题在于，这棵树并不是根据利润最大化条件来建立的，而是根据便于打包编程的损失函数来建立的。因此，你将面临一个令人不快的选择--要么尝试重新配置一个复杂、棘手的软件包，要么建造一辆拥挤的自行车。也有可能 "成功 "地将这两种选择结合起来）。在我看来，如果你选择在树上摆弄现有的软件包，你应该尝试使用修剪（剪枝）--比如说，以前锋的利润最大化为条件。这样也许就能避免手动修改规则。 我在构建树时使用的变体构建的树并不深，因此可能没有必要进行修剪。 是的，几乎所有的操作都是自动完成的，没有自动完成的操作都是基于我对 R 的无知。 我说的是噪音，因为根预测因子可能包含 10%或更少的特定类别倾向概率，而其余概率是均匀分布的，其余残差用于剪切剩余的树叶。 Aleksey Vyazmikin 2023.04.10 11:00 #30150 Maxim Dmitrievsky #: 如果你把它从树林里拔出来，就会有所有树木的平均值，按树木的数量计算 树是独立的，然后根据树叶中的答案进行加权。我做的不是森林，而是一棵树。我从来没听说过遗传学上的森林。 1...300830093010301130123013301430153016301730183019302030213022...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
比如一张木板有时比木头更好用？
至少准备好 TC
关于新数据，是的。只是已经找到了一致的模式，树上的其他叶子只是风噪。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对样本进行完全分类。
根据新数据，是的。只是已经找到了一个稳定的模式，而树的其他部分只留下了风噪声。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对整个样本进行分类。
我是通过改变树叶的激活水平来自动选择树叶的。经典的分类方法是 0.5。所有概率高于 0.5 的树叶都会被激活，其余的树叶则保持沉默（这相当于将它们从树上删除）。本网站和论坛上不止一篇文章介绍过这种方法。
您还可以将级别设置为 0.9 或 0.95，这样只有 95% 的例子属于正确类别的超级干净树叶才会起作用。同样，对于回归来说，只有级别不是从 0 到 1，而是以 abs 值为单位。上图显示了相同的模型，但激活级别不同。第一个是 0.00020，第二个是 0.00040pts。第二个模型跳过了无利可图的交易时间段，只在最有利可图的交易时间段工作并显示利润，尽管它在 1-2 年的停顿期工作。激活了 400000 个案例中的 70000 个，即约有 17% 的最佳叶片起作用。
结果类似，只需在代码中执行一个命令 if(leaf_value>0.00040){...} 即可实现。而且，在选择叶片和簇的时候，也不需要费尽心思。
不过你已经知道了....
就新数据而言，是的。只是已经找到了一致的模式，而树的其他部分只留下了风噪声。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对整个样本进行分类。
问题在于，这棵树不是根据利润最大化的条件建立的，而是根据便于软件包编程的损失函数建立的。
因此，你必须做出一个令人不快的选择--要么尝试重新配置一个复杂的、花样繁多的软件包，要么建造一辆狭窄的自行车。也有可能 "成功 "地将这两种选择结合起来）。
在我看来，如果你选择在树上摆弄现有的软件包，你应该尝试使用修剪（剪枝）--比如说，以前锋的利润最大化为条件。这样也许就能避免手动修改规则。
我不抱太大希望，只是时不时地偷看一下。毕竟 gpt 我预测这个话题会停滞不前。看不到任何突破。这纯粹是炒作昙花一现，就像加密货币一样。现在他们会赚钱，然后冷静下来。
我举的例子来自分类交叉熵部分（您可能没有注意到，每个实例中的值之和都是 1）。在 Keras 中无法正常工作这一事实对我来说是一个指标，这意味着 MQL5 中 CCE 的实现或描述与预期不符。因此需要详细说明。顺便说一句，在 pytorch 中，CrossEntropyLoss 包含一个初步的 softmax。但总的来说，由于 MQL5 中关于矩阵的文档包含了界面与 python 界面相似的想法，因此这意味着行为的重合。如果没有重合，就会造成问题和困惑。
拥有许多类意味着要使用矩阵（当我们有一堆样本/行时，每个样本/行都有类），因此您使用向量的示例仍然无法回答问题。
我明白了。损失函数可以处理矩阵，也可以处理向量。在这里，我们没有完成（我们没有添加轴参数）
也就是说，在您的示例中，我们需要逐行求解。
感谢您的关注
就新数据而言，是的。只是已经找到了一致的模式，而树的其他部分只留下了风噪声。噪音的存在是为了迫使树给出所有问题的答案，即对整个样本进行分类。
如果把它从森林中取出来，就会有一个所有树木规则的平均值，按树木的数量来计算
我通过改变叶片激活水平来自动实现这一点（叶片选择）。经典的分类方法是 0.5。所有概率高于 0.5 的树叶都会被激活，其余的树叶则保持沉默（这相当于将它们从树上删除）。本网站和论坛上不止一篇文章介绍过这种方法。
您还可以将级别设置为 0.9 或 0.95，这样只有 95% 的例子属于正确类别的超级干净树叶才会起作用。对于回归来说也是一样，只是级别不是从 0 到 1，而是以 abs 值为单位。上图显示了相同的模型，但激活级别不同。第一个是 0.00020，第二个是 0.00040pts。第二个模型跳过了无利可图的交易时间段，只在最有利可图的交易时间段工作并显示利润，尽管它在 1-2 年的停顿期工作。激活了 400000 个案例中的 70000 个，即约有 17% 的最佳叶片起作用。
结果类似，只需在代码中输入 if(leaf_value>0.00040){...} 命令即可实现。而不需要在选择叶片和集群时进行各种操作。
不过你已经知道了....
你有一个森林，难道不需要在建立模型后重新加权吗？还是只取激活树叶的平均值？
这就是问题所在，在选择树叶时，我考虑到了历史上反应分布的稳定性和均匀性。我制定了二维指标，并对其进行综合评估。因此，对我来说，没有反应的叶子是极其罕见的。
在我看来，你可以很容易地保存树叶，创建成千上万棵树，然后只使用它们。
问题在于，这棵树并不是根据利润最大化条件来建立的，而是根据便于打包编程的损失函数来建立的。
因此，你将面临一个令人不快的选择--要么尝试重新配置一个复杂、棘手的软件包，要么建造一辆拥挤的自行车。也有可能 "成功 "地将这两种选择结合起来）。
在我看来，如果你选择在树上摆弄现有的软件包，你应该尝试使用修剪（剪枝）--比如说，以前锋的利润最大化为条件。这样也许就能避免手动修改规则。
我在构建树时使用的变体构建的树并不深，因此可能没有必要进行修剪。
是的，几乎所有的操作都是自动完成的，没有自动完成的操作都是基于我对 R 的无知。
我说的是噪音，因为根预测因子可能包含 10%或更少的特定类别倾向概率，而其余概率是均匀分布的，其余残差用于剪切剩余的树叶。
如果你把它从树林里拔出来，就会有所有树木的平均值，按树木的数量计算
树是独立的，然后根据树叶中的答案进行加权。我做的不是森林，而是一棵树。我从来没听说过遗传学上的森林。