트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1003

 
대표 표본을 전처리하면 같은 데이터 집합을 얻을 수 있지만 이러한 데이터의 값은 완전히 다릅니다. 즉, 숫자가 변경되었습니다. 나는 새로운 숫자에 대해 네트워크를 훈련하고 대표성의 사전 처리 없이 입력에 대한 작업을 확인하고 네트워크가 시장을 일반화하는 방법을 즉시 볼 수 있습니다. 즉 훈련간격과 테스트가 동시에 이루어지며 모델이 OS에서 작동하기 전에도 품질이 바로 눈에 띈다. 그래서 이런 .... 친절할 때 사용하세요 :-) 그리고 안타까운 분들께 조언을 드리겠습니다. 정상적인 직장을 얻으면 행복할 것입니다. 실제로 해보니 거래가 조금 밀리긴 했지만 차차 자동으로 계속 거래를 하고 있습니다. 그리고 바로 지금, 내 직업은 일반적으로 대서양을 횡단하는 대륙간 거인에서 굉장합니다. 그 앞에서 Surgutneftegaz와 Gazprom은 단순히 퇴색하고 신경질적으로 옆에서 담배를 피우고 있습니다. 행운을 빕니다. 트레이딩을 하면서 여전히 칩픽이 될 것 같습니다. 정권과 규율이 우리를 운명의 주인으로 만들기 때문에!!!!
 
알렉산더_K2 :

헤이 미샨!

네, 모든 신경망의 노력과 도구 자체에 대한 그들의 연약한 희망을 재고해야 할 때가 왔습니다. 입력 데이터가 준비되지 않은 경우 숲이나 대초원 모두 도움이되지 않습니다.

그리고 그렇습니다. 경쟁이 없고 문제가 있으며 일반적인 혼란이 있습니다.

데이터 준비 방법을 알고 있다면 배치하십시오. 인류는 감사할 것입니다.

연구원들 사이에는 항상 보이지 않는 경쟁이 있으며, 원칙적으로 승자는 다른 모든 사람들보다 먼저 생각한 사람입니다.
R용 vtrit 패키지는 이러한 문제를 처리합니다. 저는 현재 두 가지 사전 처리를 하고 있습니다. 완전히 검토할 시간이 없습니다. 그외 뭐가 나올지 지켜봐야겠습니다....
 

제 경우에는 EURUSD 차트를 1.5일 동안 볼 것을 제안합니다.

하단 차트에서:

왼쪽 - 슬라이딩 시간 창의 실제 틱 수 = 4시간

오른쪽 - 이 프로세스의 증분 및 분산 합계.

보시다시피, 실제로 분산은 슬라이딩 창의 눈금 따옴표 수에 직접적으로 의존합니다.

슬라이딩 윈도우의 차원이 증가함에 따라(예: 최대 1일) 오른쪽 프로세스의 분산이 실질적으로 const가 될 것이라고 믿을 만한 이유가 있습니다.

일반적으로 이러한 프로세스는 정지된 것으로 간주할 수 있으며 신경망 도구를 적용할 수 있습니다.

 
Alexander, 당신의 문제는 당신이 kotir를 고정되어 있지 않은 VR로 보는 것입니다. 나는 이미 그것에 대해 이야기했습니다. 은행에서 일하는 상인을 위해 sfr 1.0과 같은 인증서 테스트를 통과해 보십시오(이름을 혼동했을 수 있음). 시장 전체가 얼마나 다양한지 놀라게 될 것입니다. 한 가지는 과거 데이터의 통계로 충분하지 않습니다 ....
 
그라마제카1 :
Alexander, 당신의 문제는 당신이 kotir를 고정되어 있지 않은 VR로 보는 것입니다. 나는 이미 이것에 대해 당신에게 말했습니다. 은행에서 일하는 상인을 위해 sfr 1.0과 같은 인증서 테스트를 통과해 보십시오(이름을 혼동했을 수 있음). 시장 전체가 얼마나 다양한지 놀라게 될 것입니다. 한 가지는 과거 데이터의 통계로 충분하지 않습니다 ....

Misha, 나는 논쟁하지 않습니다. 나는 무언가에 대해 틀릴 수 있습니다. 하지만 이 스레드에서 장르의 진정한 위기를 봅니다.

내 손에 멋진 것이 있습니다. VisSim용 NeuralNet 패키지입니다. 그리고 만지기조차 두렵습니다. 왜냐하면 아주 똑똑한 사람들은 여기서 아무 것도 할 수 없기 때문입니다.

내 지점, 확산 과정에서 내가 뒤적 거리면 여기에서 여전히 읽고 배워야합니다. 배울 것이 무엇입니까? "모든 것이 손실되고 신경망이 작동하지 않습니다 ..."라는 사실에? 매월 +1%이더라도 긍정적인 신호를 가진 사람이 최소 1명 필요합니다. 저를 포함한 많은 사람들에게 영감을 줄 것입니다.

 
몇몇 사람들로부터 Neroset을(를) 인수했습니다. 네트워크는 시그모이드 유형에 따라 구축됩니다. 저는 3년 동안 m15에서 테스트했습니다. 올해 하반기에는 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 전혀 테스트하지 않습니다. 나는 그것을 설정, 테스터의 모든 것이 아름답습니다. 나는 실제 인용문을 작업하고 즉시 병합합니다. 엉뚱하게 부정적인 방향으로 흘러갑니다. 다른 브로커와 함께 시도했습니다. 스레드를 읽은 후 내가 이해한 대로 시장에서 신경망 이 작동하지 않습니까?
 
올가 셸메이 :

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내 지점에서 확산 과정에서 뒤적 거리면 여기에서 더 많이 읽고 배워야합니다. 배울 것이 무엇입니까? "모든 것이 손실되고 신경망이 작동하지 않는다는 사실에 ..."? 한 달에 +1%이더라도 긍정적인 신호를 가진 사람이 최소 1명 필요합니다. 저를 포함한 많은 사람들에게 영감을 줄 것입니다.

물론이죠




오차 계산 공식은 표의 머리글에 나와 있습니다. 마지막 예를 들어 설명하겠습니다. nnet: 204/(204+458) = 30.8%, 즉 전체적으로 이 모델은 662개 단위를 제공했으며 그 중 204개는 거짓이었습니다.

결과는 12개 통화 쌍에 대해 거의 동일합니다. 모델의 성능은 모델 및 통화 쌍과 실질적으로 독립적입니다.

이 결과는 5000개의 양초 파일에 대해 500개의 양초 창을 실행할 때 예측 능력이 거의 변경되지 않는 예측자에 대한 세심한 작업으로 인해 얻어졌습니다. Sko는 5% 이내로 변경됩니다.



추신.

아직 테스터를 보여줄 수 없습니다. 1000바가 넘는 파일에 테스터를 사용하는 데 갇혔습니다.

 
미하일 클레스토프 :
몇몇 사람들로부터 Neroset을(를) 인수했습니다. 네트워크는 시그모이드 유형에 따라 구축됩니다. 저는 3년 동안 m15에서 테스트했습니다. 올해 하반기에는 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 전혀 테스트하지 않습니다. 나는 그것을 설정, 테스터의 모든 것이 아름답습니다. 나는 실제 인용문을 작업하고 즉시 병합합니다. 부정적으로 어리석게 흘러갑니다. 다른 브로커와 함께 시도했습니다. 스레드를 읽은 후 내가 이해한 대로 시장에서 신경망이 작동하지 않습니까?

돼지는 어떻게 찔러서 샀어? 공감합니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

어떻게 찔러서 돼지를 샀니? 공감합니다.

나는 문제없이 이전에 그들로부터 다른 제품을 구입했습니다. 그리고 시작되었습니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

어떻게 찔러서 돼지를 샀니? 공감합니다.

모든 것이 자연스럽습니다. 트릭을 좋아하는 사람은 반드시 처벌을 받습니다. 언제나.

사유: