Existe um padrão para o caos? Vamos tentar encontrá-lo! Aprendizado de máquina com o exemplo de uma amostra específica. - página 29
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Bem, esse sistema é puramente seu e não tem nada a ver com os dados que forneci, pois você não usou nenhum outro dado para análise, usou?
Estou anexando um arquivo - aplique nele o modelo que você treinou anteriormente - estou interessado no resultado.
PR=183856 +negociações=693 -negociações=18
Com spread=0 e comissão=0.
Então, sua genética é responsável pelos dados que alimentam as entradas da rede? E os dados em si são o viés da série temporal?
Eu já escrevi a resposta para a primeira pergunta... :) Não há viés.
Saudações, RomFil.
Além disso, para diferentes partes dos gráficos, precisamos de diferentes profundidades de amostras alimentadas na entrada das redes neurais. Ou seja, as redes neurais com diferentes profundidades de amostragem têm precisão diferente em diferentes partes do gráfico. Portanto, o comitê "certo" permite responder corretamente em toda a extensão das amostras. E, principalmente, que esse próprio comitê determine essa correção. Talvez isso já seja o rudimento da IA ... :)
Interessante.
Eu mesmo treino e comparo 5, 10, 20, 50 mil linhas e todos negociam de forma diferente, com resultados diferentes. Combiná-los é uma ideia interessante. Você faz a média?
Normalmente, se você fizer a média dos diferentes modelos de negociação, eles se contradizem e começam a negociar com menos frequência, somente quando a maioria concorda.
Como 5-10 modelos podem determinar a correção por si mesmos? Você quer dizer média?
PR=183856 +negociações=693 -negociações=18
Com spread=0 e comissão=0.
Tente aplicar o modelo a esses dados e não o torturarei mais com isso :)
Bem, esse sistema é puramente seu e não tem nada a ver com os dados que forneci, porque você não usou nenhum outro dado para análise, usou?
Estou anexando um arquivo - aplique nele o modelo que você treinou anteriormente - estou interessado no resultado.
Como se viu, não importa quais dados ...
Na verdade, o gráfico formado por esse algoritmo
tem a seguinte aparência (e a cada execução é obtido um gráfico diferente por motivos conhecidos):
A amostra de traine dos primeiros 10.000 valores, os 2.000 restantes são um teste.
O resultado é o seguinte:
PR=406206 +trades=299 -trades=34
Este é o fim da história. Tudo de bom e que os sonhos se tornem realidade.
Saudações, RomFil.
Tente aplicar o modelo a esses dados novamente e não o torturarei mais com isso :)
PR=116823 +negociações=977 -negociações=16
A resposta à primeira pergunta já foi escrita ... :) Sem deslocamento.
Saudações, RomFil.
Você mesmo escreveu: "Sim, valores quase puros, profundidades diferentes, janelas diferentes etc.".
O resultado é o seguinte:
PR=406206 +comércios=299 -comércios=34
Há 2.000 sinais no gráfico, mas você tem 333 na descrição - ou eu não entendi algo novamente....
Certo, se esse for o gráfico da última amostra, verifica-se que o modelo treinado no EURUSD funciona perfeitamente em três instrumentos monetários diferentes, incluindo o cruzamento. Acho que está na hora de ganhar um Prêmio Nobel!
Este é o fim da história. Tudo de bom e sonhos realizados.
Abraços, RomFil.
Obrigado por uma noite interessante e tudo de bom para você!
PR=116823 +negociações=977 -negociações=16
choque, choque.
Na verdade, o gráfico gerado por esse algoritmo tem a seguinte aparência (e a cada lançamento, um gráfico diferente é obtido por motivos bem conhecidos):
Em um gráfico aleatório e treinando nele?
Interessante.
Eu mesmo ensino e comparo em linhas de 5, 10, 20 e 50 mil e todos negociam de forma diferente com resultados diferentes. Combiná-las é uma ideia interessante. Você faz a média?
Normalmente, se você fizer a média dos modelos de negociação, eles se contradizem e começam a negociar com menos frequência, somente quando a maioria deles concorda.
Como 5-10 modelos podem determinar a correção por si mesmos? Você quer dizer média?
Você faz as perguntas certas! :)
Mas não vou revelar esse segredo. :) Mas vou dizer uma coisa: o resultado do comitê em si determina a "correção" desta ou daquela rede. Não há média.