Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... - Seite 41
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Danke für die Idee, aber leider ist es schwierig, mit Zecken zu arbeiten, ich arbeite mit Eröffnungskursen.
Ich habe mit einem typischen Chart 60 % pro Tag verdient.
Sagen Sie mir die Regeln des Handels
Erklären Sie mir die Regeln des Handels
Ich habe das Buch "Masters of the Markets" von Bill Williams gelesen. Wenn das Volumen bei steigenden Balken zunimmt, sollten Sie kaufen. Wenn das Volumen bei steigenden Balken abnimmt, sollten Sie verkaufen. Für den Verkauf gilt das Gleiche. Ein Nadelbalken mit einem Schatten an der Unterseite ist ein Kaufsignal. Ein kleiner Balken mit einem kleinen Schatten weist auf das Ende des Trends hin. Sie können sich das Tick-Volumen ansehen, es ist in die Basisindikatoren von mt integriert.
Okay, danke.
Rot sollte Grün so beschreiben, dass man nach einem globalen maximalen Nutzen suchen sollte.
Nun, natürlich sollte es das! Aber wie, besser :) ?
Man kann Standardmetriken nehmen - die gleiche Accuracy oder Precision oder andere Metriken, die die Effizienz der Klassifikation beschreiben.
A ndrey Dik #: Und was genau sind "Standards", womit kann man vergleichen?
Standardmethoden bedeuten hier eher bekannt, die Liste ist jetzt nicht zur Hand, aber es sind im Wesentlichen drei Kategorien:
1. Aufzählung - hier geht man vom stückweisen oder gruppenweisen Hinzufügen/Entfernen aus - d.h. man verlässt sich auf das Ergebnis.
2. Analyse von Baummodellen auf Häufigkeit und Verwendung von Prädiktoren in ihnen.
3. Statistische Auswertungen von reziproken Verteilungen mit Ausschluss von korrelierten Merkmalen und andere statistische Auswertungen des Nutzens.
Stellen wir uns vor, wir haben bereits eine Menge Prädiktoren, die wir unbedingt in den Eingang des NS einspeisen müssen. Aber der Computer könnte durch den Überschuss an eingehenden Daten überlastet werden - wir haben keine Millionen von Dollar für Supercomputer. Was ist in diesem Fall zu tun? Welcher Optimierungsalgorithmus eignet sich am besten für die Auswahl der nützlichsten Prädiktoren, welche Art von FF kann erfunden werden, und wird sie aus wirtschaftlicher Sicht effizienter sein als die Standardmethoden? Dies ist eine Frage, die den Armen immer wieder Sorgen bereitet :))))) Was denken Sie darüber?
A leksey Vyazmikin #:
1. Nun, natürlich, es ist notwendig! Aber, wie, besser :) ?
Sie können Standardmetriken verwenden - Genauigkeit oder Präzision oder andere Metriken, die die Klassifizierungsleistung beschreiben.
Mit Standardmethoden sind hier eher bekannte Methoden gemeint, ich habe die Liste jetzt nicht zur Hand, aber es sind im Wesentlichen drei Kategorien:
1). Overshooting - hier beginnen wir mit dem Hinzufügen/Entfernen von Einzelnem oder in Gruppen - d.h. wir verlassen uns auf das Ergebnis.
2). Analyse von Baummodellen auf Häufigkeit und Verwendung von Prädiktoren in ihnen.
3). Statistische Schätzung der reziproken Verteilungen mit Ausschluss korrelierter Merkmale und anderer statistischer Nutzenschätzungen.
1- Es ist besser, wenn das globale Maximum der Systemeffizienz FF singulär und stationär ist. Es sieht dann aus wie eine stabile Insel auf einer festen Oberfläche in einem Meer von Wellen (oder Wellen des Meeres). Robuste Parameter bedeuten, dass die Leistung des Systems bei neuen Daten ähnlich ist. Wenn es keine solchen stabilen Inseln gibt, gibt es mindestens zwei Möglichkeiten: Entweder hat das System überhaupt keine robusten Parameter, oder der gesamte FF (oder eine oder mehrere darin enthaltene Metriken) wurde so gewählt, dass er prozessinkonsistent ist. Was meinen Sie mit "prozessunangemessen"? Ein Beispiel: Eine Rakete wird in den Weltraum geschossen, und eine der Metriken des Fahrzeugs wird eingesetzt, um die Dynamik der Veränderung des Prozentsatzes der Kormoranküken zu messen, die in den letzten 100 Jahren geschlüpft sind. Welchen Einfluss hat diese Metrik auf den Erfolg des Raketenstarts? - Nichts, eine solche Metrik verwässert nur die Gesamtmetrik des Raumfahrzeugstarts.
2. Wie unterscheidet sich die Anwendung von FF von "Standard"-Methoden?
1. Es ist besser, wenn das globale Maximum des Systemwirkungsgrads FF einzeln und stationär ist. Es sieht aus wie eine stabile Insel auf der Oberfläche inmitten eines Meeres von Wellen (oder Wellen des Meeres). Robuste Parameter bedeuten, dass die Leistung des Systems bei neuen Daten ähnlich ist. Wenn es keine solchen stabilen Inseln gibt, gibt es mindestens zwei Möglichkeiten: Entweder hat das System überhaupt keine robusten Parameter, oder der gesamte FF (oder eine oder mehrere darin enthaltene Metriken) wurde so gewählt, dass er prozessinkonsistent ist. Was meinen Sie mit "prozessunangemessen"? Ein Beispiel: Eine Rakete wird in den Weltraum geschossen, und eine der Metriken des Fahrzeugs wird eingesetzt, um die Dynamik der Veränderung des Prozentsatzes der Kormoranküken zu messen, die in den letzten 100 Jahren geschlüpft sind. Welchen Einfluss hat diese Metrik auf den Erfolg des Raketenstarts? - Nichts, eine solche Metrik verwässert nur die Gesamtmetrik des Startvorgangs.
Das ist richtig, 100 % ist gut.
Das ist es, was wir herausfinden müssen - gibt es Inseln oder nur Ozeane!
A ndrey Dik #: 2. Wie unterscheidet sich die Anwendung von FF von "Standard"-Methoden?
Algorithmus? Aber ich würde gerne anders antworten - "Effizienz" und Schnelligkeit beim Finden einer guten Lösung.
1) Das stimmt - 100% ist gut. Das ist es, was wir herausfinden müssen - gibt es Inseln oder nur Ozeane!
2. durch Algorithmus? Aber ich würde gerne anders antworten - durch "Effizienz" und Geschwindigkeit beim Finden einer guten Lösung.
1. so ist es leicht zu überprüfen - in einem fließenden Fenster. Die FF von nicht robusten Parametern wird wie Wellen aussehen, und robuste wie eine stabile Insel.
2. Über die Geschwindigkeit ist es schwer zu sagen, aber über die Effizienz - da gibt es keinen Unterschied, sowohl dort als auch dort ist alles in der FF. Eine andere Sache, wo es ein höheres Niveau der Kontrolle über jede Komponente des Systems.
1. in einem schwebenden Fenster ist es leicht zu überprüfen. FF von nicht robusten Parametern sehen wie Wellen aus, robuste wie eine stabile Insel.
2. Es ist schwer zu sagen, über die Geschwindigkeit, aber über die Effizienz - es gibt keinen Unterschied, sowohl dort als auch dort ruht alles in der FF. Eine andere Sache, bei der es ein höheres Maß an Kontrolle über jede Komponente des Systems gibt.
1. Lassen Sie uns die Uhren synchronisieren! Wir haben eine Reihe von Prädiktoren - unsere Aufgabe ist es, die effektiven auszuwählen, d.h. diejenigen, die zur Verbesserung unseres Indikators beitragen - sei es die Genauigkeit. Wir treffen eine Auswahl, erstellen ein einfaches Holzmodell und bewerten die Klassifizierungsleistung anhand einer Validierungsstichprobe - also für jeden Agenten. Und so weiter - wir bekommen das Ergebnis - wir schicken Agenten los, um neue Koordinaten zu erkunden.
Am Ende haben wir eine Menge binärer Variablen - einen Schalter - an/aus.
Wie stellen wir die Wellen hier dar und an welchem Punkt?
2- Effizienz pro Anzahl der Iterationen/verschwendete Zeit, außerdem habe ich 3 verschiedene Methoden global beschrieben - es wäre interessant, einen vollständigen Vergleich zwischen ihnen anzustellen.