Rattle과 R을 설치했는데(음, 모든 것이 버그입니다...) 이제 아래 스크린샷과 같이 비슷한 설정을 만드는 방법을 알 수 없습니까? 그리고 나서 표준 Rattle 설정은 이전에 사용한 프로그램보다 더 나쁜 결과를 제공했습니다.
일반 포리스트 또는 임의 포리스트 또는 둘 다?
래틀에서는 나무와 ada라는 숲 모델을 모두 실행합니다. 로그 탭을 열면 R 코드, 사용된 패키지에 대한 참조가 표시되며 차이점을 이해할 수 있습니다.
Rattle과 R을 넣었습니다(음, 모든 것이 버그입니다...),
버그가 무엇인지 이해하지 못했습니다. 최근에 엄청난 수의 모델을 운전했습니다. 모든 것이 정상입니다.
이제 아래 스크린샷과 같이 비교 가능한 설정을 만드는 방법을 알 수 없습니까? 그리고 나서 표준 Rattle 설정은 이전에 사용한 프로그램보다 더 나쁜 결과를 제공했습니다.
당신이 미완성인 딸랑이 사진. 최소한 인접한 평가 탭으로 이동하여 결과를 확인해야 합니다.
그러나 가장 중요한 것은 소스 파일을 다른 이름을 가진 두 부분으로 나누는 것입니다(대부분 R에서 이 작업을 수행해야 할 것입니다).
첫 번째 파일 에서 6개 모델을 모두 빌드하고 평가 테스트를 확인하고 유효성을 검사합니다. 그런 다음 R 데이터 집합 필드에 두 번째 파일의 이름을 입력합니다. 그리고 다시 점수를 받습니다. 모든 점수가 일치해야 합니다!
이러한 추정값이 일치하지 않고 두 번째 파일에서 모델의 성능이 근본적으로 더 나쁘면 모델이 과적합되고 과적합이 노이즈(대상 변수와 관련이 없음) 예측 변수의 존재로 인해 발생함을 의미합니다. .
이것은 진실의 순간입니다. 특정 대상 변수와 관련된 예측 변수 집합이 있거나 없거나 둘 중 하나입니다. 그리고 이 슬픈 상황의 어떤 모델도 교정할 수 없습니다. 그런 다음 어리석은 작업은 한 쌍의 "목표 예측자"를 선택하는 데 시작됩니다. 모델은 전혀 흥미롭지 않습니다. 한 쌍을 찾으면 모델은 R의 씨앗일 뿐이며 하루에 12개를 수집하고 당신은 그들로부터 앙상블을 만들 것입니다.
추신.
1. 비 R 포럼 사용자의 말을 듣지 마십시오. 결과는 반복할 수 없을 뿐만 아니라 이해할 수 있습니다.
2. R EA를 사용하는 데 문제가 없습니다. 모든 것이 작동하고 매우 안정적입니다.
3. 래틀은 모든 작업을 R에 기록한다는 것을 잊지 마십시오. 이 프로토콜은 일반 R 코드로 사용할 수 있습니다.
Изначально целью построения торговой системы является предсказание поведения некоторого рыночного инструмента, например, валютной пары. Цели предсказания могут быть разными, мы же ограничимся предсказанием трендов, а точнее предсказанием роста («лонгов») или падения («шортов») значений котировки валютной пары. Обычно, для решения проблемы...
여기서 흥미로운 점은 6개월 또는 1년 전에 R과 상호 작용할 방법을 찾고 있었다는 것입니다. 그 결과 DLL이 나타났습니다. 그 전에는 그런 가능성이 없었습니다.
나는 2012년 5월에 R 기반 지표 를 배치했습니다. 6년 전. 그리고 그 전에 MT4/R 통신용 DLL을 코드베이스(저자 7bit)로 옮겼습니다. 따라서 MT4 어드바이저에서 R을 사용할 가능성은 아주 오래 전입니다. 1년 전 저는 이 고대 DLL을 64비트용으로 완성할 아티스트를 찾고 있었습니다. 이제 MT5에서 R을 사용할 수 있습니다.
1년 전 게시물에도 숲이 나타났습니다. 그 전에는 ADA 등이 있었습니다.
저는 항상 ada를 더 좋아한다고 썼는데 개발 및 운영 중에 사용한 캐럿에서 뭔가 부족했습니다. 따라서 EA는 실제로 randomForest 패키지를 사용했습니다.
미친 광부들이여, 신이시여 용서해 주세요))) 처음에는 C4.5에서 했습니다. 젓가락에 넣었어요 약한 나무. Stoned Maksimka는 일반적으로 임의의 숲에 대해 씁니다. 누가 숲에 있고 누가 장작을위한 것입니까?))) 데이터에서 Pred_004_Buy 파일을 반으로 나누면 이마에 0.85를 얻을 수 있습니다. 데이터는 쓰레기이고 버리는 것이 좋습니다. 나머지는 우리가 스스로 따라잡습니다. 조용히...
Rattle에서 이 알고리즘을 실행하거나 R에 대해 다른 방향으로 이동하는 방법은 무엇입니까? MT5에서 결과를 추가로 사용하는 데 관심이 있습니다.
0.85가 쓰레기라면 이 알고리즘에 대해 100%의 결과가 있어야 합니까, 아니면 중요한 인수가 있습니까?
이진화는 많은 유용한 정보를 죽였습니다.
일반 포리스트 또는 임의 포리스트 또는 둘 다?
Rattle과 R을 설치했는데(음, 모든 것이 버그입니다...) 이제 아래 스크린샷과 같이 비슷한 설정을 만드는 방법을 알 수 없습니까? 그리고 나서 표준 Rattle 설정은 이전에 사용한 프로그램보다 더 나쁜 결과를 제공했습니다.
일반 포리스트 또는 임의 포리스트 또는 둘 다?
래틀에서는 나무와 ada라는 숲 모델을 모두 실행합니다. 로그 탭을 열면 R 코드, 사용된 패키지에 대한 참조가 표시되며 차이점을 이해할 수 있습니다.
Rattle과 R을 넣었습니다(음, 모든 것이 버그입니다...),
버그가 무엇인지 이해하지 못했습니다. 최근에 엄청난 수의 모델을 운전했습니다. 모든 것이 정상입니다.
이제 아래 스크린샷과 같이 비교 가능한 설정을 만드는 방법을 알 수 없습니까? 그리고 나서 표준 Rattle 설정은 이전에 사용한 프로그램보다 더 나쁜 결과를 제공했습니다.
당신이 미완성인 딸랑이 사진. 최소한 인접한 평가 탭으로 이동하여 결과를 확인해야 합니다.
그러나 가장 중요한 것은 소스 파일을 다른 이름을 가진 두 부분으로 나누는 것입니다(대부분 R에서 이 작업을 수행해야 할 것입니다).
첫 번째 파일 에서 6개 모델을 모두 빌드하고 평가 테스트를 확인하고 유효성을 검사합니다. 그런 다음 R 데이터 집합 필드에 두 번째 파일의 이름을 입력합니다. 그리고 다시 점수를 받습니다. 모든 점수가 일치해야 합니다!
이러한 추정값이 일치하지 않고 두 번째 파일에서 모델의 성능이 근본적으로 더 나쁘면 모델이 과적합되고 과적합이 노이즈(대상 변수와 관련이 없음) 예측 변수의 존재로 인해 발생함을 의미합니다. .
이것은 진실의 순간입니다. 특정 대상 변수와 관련된 예측 변수 집합이 있거나 없거나 둘 중 하나입니다. 그리고 이 슬픈 상황의 어떤 모델도 교정할 수 없습니다. 그런 다음 어리석은 작업은 한 쌍의 "목표 예측자"를 선택하는 데 시작됩니다. 모델은 전혀 흥미롭지 않습니다. 한 쌍을 찾으면 모델은 R의 씨앗일 뿐이며 하루에 12개를 수집하고 당신은 그들로부터 앙상블을 만들 것입니다.
추신.
1. 비 R 포럼 사용자의 말을 듣지 마십시오. 결과는 반복할 수 없을 뿐만 아니라 이해할 수 있습니다.
2. R EA를 사용하는 데 문제가 없습니다. 모든 것이 작동하고 매우 안정적입니다.
3. 래틀은 모든 작업을 R에 기록한다는 것을 잊지 마십시오. 이 프로토콜은 일반 R 코드로 사용할 수 있습니다.
추신.
1. 비 R 포럼 사용자의 말을 듣지 마십시오. 결과는 반복할 수 없을 뿐만 아니라 이해할 수 있습니다.
2. R EA를 사용하는 데 문제가 없습니다. 모든 것이 작동하고 매우 안정적입니다.
3. 래틀은 모든 작업을 R에 기록한다는 것을 잊지 마십시오. 이 프로토콜은 일반 R 코드로 사용할 수 있습니다.
SanSanych, 여기서 질문이 있습니다. 현재 정말로 일하고 돈을 버는 일이 있습니까? 충분 - 예 또는 아니오.
그리고 만약 - 그렇다면, R은 어느 쪽에서 왔습니까? 그리고 그렇지 않다면 더욱 그렇습니다. R은 어디에서 어디에 있습니까?
PS 정답은 0.95의 확률로 추측할 수 있습니다.)
SanSanych, 여기서 질문이 있습니다. 현재 정말로 일하고 돈을 버는 일이 있습니까? 충분 - 예 또는 아니오.
그리고 만약 - 그렇다면, R은 어느 쪽에서 왔습니까? 그리고 그렇지 않다면 더욱 그렇습니다. R은 어디에서 어디에 있습니까?
PS 정답은 0.95의 확률로 추측할 수 있습니다.)
2년 전에 재정적인 문제가 있었습니다. 1년 만에 결정. 이러한 문제를 해결한 EA에는 의사결정 블록 = 랜덤 포레스트 + 지표가 있었습니다. 미래가 과거와 같을 것이라는 이론적 보장은 없었습니다.
재정 문제가 다시 발생했습니다. R에서만 결정 블록으로 새로운 개발 완료. 한 가지를 제외하고는 세부 사항을 공개하지 마십시오. 미래가 과거와 유사할 것이라는 이론을 확인하는 이론적 정당성과 테스트가 있습니다. 시기는 아직 명확하지 않습니다.
2년 전에 재정적인 문제가 있었습니다. 1년 만에 결정. 이러한 문제를 해결한 EA에는 의사결정 블록 = 랜덤 포레스트 + 지표가 있었습니다. 미래가 과거와 같을 것이라는 이론적 보장은 없었습니다.
재정 문제가 다시 발생했습니다. 나는 R에서만 결정 블록으로 새로운 개발을 마무리하고 있습니다. 한 가지를 제외하고는 세부 사항을 공개하지 마십시오. 미래가 과거와 비슷할 것이라는 이론을 확인하는 이론적 정당성과 테스트가 있습니다. 시기는 아직 명확하지 않습니다.
여기서 흥미로운 점은 6개월 또는 1년 전에 R과 상호 작용할 방법을 찾고 있었다는 것입니다. 그 결과 DLL이 나타났습니다. 그 전에는 그런 가능성이 없었습니다.
1년 전 게시물에도 숲이 나타났습니다. 그 전에는 ADA 등이 있었습니다.
여기서 흥미로운 점은 6개월 또는 1년 전에 R과 상호 작용할 방법을 찾고 있었다는 것입니다. 그 결과 DLL이 나타났습니다. 그 전에는 그런 가능성이 없었습니다.
1년 전 게시물에도 숲이 나타났습니다. 그 전에는 ADA 등이 있었습니다.
2014년에 나온 숲에 관한 기사를 기억하십니까? https://www.mql5.com/ru/articles/1165 아니면 2012년의 지표입니까? 게시하기 전에 프로필을 확인하세요.
2014년에 나온 숲에 관한 기사를 기억하시나요? https://www.mql5.com/ru/articles/1165
아니, 못 봤다. 저는 MO 지점에 중점을 둡니다. 여기서 SanSanych는 항상 ADA에 대해 이야기했습니다. 나중에 그것은 숲으로 퍼졌습니다.
그러나 가장 중요한 것은 이것이 없으면 터미널과 차량의 연결이 불가능하다는 것입니다. 주제가 나타났습니다 - MQL4/5를 R과 연결하기 위한 참조 조건 공식화 - 2017.01.02 15:59. 종료 - 2017.11.30 10:16.
따라서 2017년 6월 이전에는 R에 연결된 시스템이 없었습니다.
개인적으로 나는 SanSanych에 대해 아무 것도 모릅니다. 그는 매우 유능하고 절제된 사람이며 거기에서 알려지지 않은 일을 하고 있으며 아마도 R이 필요할 것입니다.
파이썬은 저에게 더 직관적입니다. 와우가 맞도록 무엇을 해야할지 몰랐지만 조용히 계속 공부하고 있습니다. 아마도 도움이 될 것입니다.:D
여기서 흥미로운 점은 6개월 또는 1년 전에 R과 상호 작용할 방법을 찾고 있었다는 것입니다. 그 결과 DLL이 나타났습니다. 그 전에는 그런 가능성이 없었습니다.
나는 2012년 5월에 R 기반 지표 를 배치했습니다. 6년 전. 그리고 그 전에 MT4/R 통신용 DLL을 코드베이스(저자 7bit)로 옮겼습니다. 따라서 MT4 어드바이저에서 R을 사용할 가능성은 아주 오래 전입니다.
1년 전 저는 이 고대 DLL을 64비트용으로 완성할 아티스트를 찾고 있었습니다. 이제 MT5에서 R을 사용할 수 있습니다.
1년 전 게시물에도 숲이 나타났습니다. 그 전에는 ADA 등이 있었습니다.
저는 항상 ada를 더 좋아한다고 썼는데 개발 및 운영 중에 사용한 캐럿에서 뭔가 부족했습니다. 따라서 EA는 실제로 randomForest 패키지를 사용했습니다.
미친 광부들이여, 신이시여 용서해 주세요))) 처음에는 C4.5에서 했습니다. 젓가락에 넣었어요
약한 나무. Stoned Maksimka는 일반적으로 임의의 숲에 대해 씁니다. 누가 숲에 있고 누가 장작을위한 것입니까?)))
데이터에서 Pred_004_Buy 파일을 반으로 나누면 이마에 0.85를 얻을 수 있습니다.
데이터는 쓰레기이고 버리는 것이 좋습니다. 나머지는 우리가 스스로 따라잡습니다. 조용히...
Rattle에서 이 알고리즘을 실행하거나 R에 대해 다른 방향으로 이동하는 방법은 무엇입니까? MT5에서 결과를 추가로 사용하는 데 관심이 있습니다.
0.85가 쓰레기라면 이 알고리즘에 대해 100%의 결과가 있어야 합니까, 아니면 중요한 인수가 있습니까?