트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 735

 
니콜라스 게일리스 :

그래서 공식을 물어보니...

국회에서 일하고 싶다면 - 일반 교수로 가세요. 소프트웨어를 사용하거나 이러한 MQL 기술을 사용하지 마십시오. 의미가 없습니다.

 

아마 이거 하나


 
 
니콜라스 게일리스 :

아마 이거 하나


글쎄,이 주제에 대한 기사가 있습니다. 뉴런을 작성하는 방법, 예, 그렇습니다. 검색이 작동합니다.

이 Asaulenko의 말을 듣지 마세요. 그는 이미 여기 있는 모든 사람이 자신의 패러다임에 지쳤습니다. 그가 이 포럼에 계속 나오는 이유가 전혀 명확하지 않습니다. 그가 이 무력한 자들의 지루함에 의해 오늘 금지된 것이 좋습니다.
 
История одного фиттинга
История одного фиттинга
  • smart-lab.ru
Шел 2015-й год, лето. С нашей командой сотрудничал один математик. Он пришел с комплексом контртрендовых систем. Основа — теорвер, всё в рамках случайных событий, байесовский подход и максимизация апостериорной вероятности через подгонку на прошлых данных. Всё на часовых данных. Был представлен тест системы за несколько предыдущих лет: Всё...
 

조용히 슬레이트 바스락 거리는 dep가 내 성장을 자랍니다. 여유 있는.....

조금 후에 나는 독성에 대해 논평 할 것입니다 ... 지금은 시간이 없습니다 ...

 
독성 :

글쎄, 젠장, Mikhail ... 어떻게 당신이 이해할 수 없습니까? 그들은 감정적으로 진화에 동기를 부여하기 위해 이미 설명하고 조롱했지만 당신은 바위와 같습니다! 일종의 성배를 빨판에게 판다면 합리적이겠지만, 안 팔 것 같아서 이상하고 합리적이지 않다. 40개의 관찰, 특히 3주 동안 전체 시장을 설명할 수는 없습니다. 40픽셀로 천명의 얼굴을 설명하는 것과 같습니다. 예를 들어 한 블라디미르 일리치의 사진을 찍고 원하는 대로 꺼내기도 합니다 , 모든 데이터 변환을 사용하여 ~ 40 포인트 및 그 안에 있는 프롤레타리아트의 지도자를 인식하려고 합니다.) )) 그리고 전체 시장은 한 장의 사진이 아니라 용량이 수백 배 더 큽니다. 현실에서 원하는 만큼 사심 없이 "귀를 잡아당긴다"고 할 수는 없습니다.


당신의 문제는 당신이 전체 시장을 설명하려고 한다는 것입니다. 각 막대, 내가 이해한 대로... 이제 함께 계산해 보겠습니다.

2주 동안의 TF 15M은 1920바입니다. 전체 시장을 설명하는 경우 교육을 위해 네트워크 등의 입력에 1920개의 막대를 제출해야 합니다. 등.

TF 15M은 40개(대략)를 구매하라는 신호를 보냅니다. 내 TS에 따라 이 2주를 설명하려면 네트워크가 이 2주를 학습할 수 있도록 훈련을 위해 40개의 값만 제출해야 합니다. 왜냐하면 저는 ENTIRE 시장을 분석하지 않기 때문에 반전의 순간에만 분석합니다 . 기본 TS는 반대 추세입니다. 즉, 가능한 시장 반전의 영역을 결정합니다. 그리고 여기에서 분석이 이루어집니다. WHICH는 훈련 중 샘플 수를 크게 줄이지만 동시에 동일한 시간 간격(2주)을 포함합니다.

이전에 말했듯이 사용 중인 데이터가 허용하지 않기 때문에 훈련 샘플을 늘릴 수 없습니다. 입력 데이터가 더 좋았다면 100과 1000을 모두 가르쳤을 것입니다. BUT BUT BUT 그것은 중요하지 않지만 최종 결과가 중요하고 ......

 

이 사진은 훈련 지역과 OOS를 보여줍니다.

다음은 2018년 1월 31일부터 환경 보호 사이트입니다.

그리고 여기 2018년 5월 3일 월요일의 줄거리가 있습니다. TS는 동일합니다 ...


 

그리고 이 모든 것은 올바른 데이터에 대해 훈련을 받았고 입구와 관련된 최대 VI에 의해 선택된 이 두 아기의 작업입니다.

 double getBinaryClassificator1A( double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 2748.0 ) / 2951.0 - 1.0 ;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.09069 ) / 154.45321 - 1.0 ;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 71.06971 ) / 147.16595 - 1.0 ;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 94.29885 ) / 172.688 - 1.0 ;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.91128 ) / 154.99767 - 1.0 ;
   double decision = 0.07032014810363377 * x1 * x3
  - 0.2709385389305134 * sigmoid(x0 + x1)
  + 0.4766552616529839 * sigmoid(x1 + x2)
  - 0.02475017204446986 * sigmoid(x3)
  + 0.6522278547266189 * sigmoid(x4)
  - 0.4251146155411889 * sigmoid(x0 + x4)
  + 0.3491339620629828 * sigmoid(x1 + x4)
  - 0.11995134291612954 * sigmoid(x0 + x1 + x3 + x4)
  - 0.5414699867210747 * sigmoid(x2 + x3 + x4)
  - 0.15299357377557646 * sigmoid(x1 + x2 + x3 + x4)
  + 0.3477721452733811 * sigmoid( 1.0 + x2 + x3)
  - 0.2667852400383829 * sigmoid( 1.0 + x0 + x2 + x4)
  + 0.35137296333271945 * sigmoid( 1.0 + x1 + x2 + x4)
  + 0.5545211348150159 * sigmoid( 1.0 + x1 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

double getBinaryClassificator2A( double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 1543.0 ) / 2763.0 - 1.0 ;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.27445 ) / 157.86037 - 1.0 ;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 96.96413 ) / 167.20560999999998 - 1.0 ;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 76.54987 ) / 162.84452 - 1.0 ;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.10687 ) / 136.14457 - 1.0 ;
   double decision = - 1.4629648549243972 * x2 * x3
  - 0.24382747582073286 * x2 * x4
  - 0.16956988148753577 * sigmoid(x0)
  - 0.09466097943059529 * sigmoid(x1)
  + 0.09458009807928075 * sigmoid(x2)
  + 0.5855852404304591 * sigmoid(x1 + x2)
  + 0.5480350088543795 * sigmoid(x3)
  + 0.030113404168369433 * sigmoid(x1 + x3)
  - 0.146080234300504 * sigmoid(x4)
  + 0.26372003133088134 * sigmoid(x1 + x3 + x4)
  - 0.40493035689960494 * sigmoid(x0 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

질문: 누가 이 모델의 작동에 만족하지 않습니까 ???

 

나는 결과를 보고 시장에 대한 접근 방식이 옳았다고 절대적으로 확신합니다.

TC의 작업을 몇 배나 더 좋게 만든 R의 도움에 감사드립니다 .....

이 접근 방식은 시간이 많이 걸리고 결과를 근본적으로 바꿀 수 있는 실수를 하지 않도록 많은 것을 염두에 두어야 하지만 일반적으로 만족하고 똑같이 바랍니다....

그리고 지금 BO에 대한 글을 쓰기 시작하고 + 영상도 있을 테니 놓치지 마세요. 연재되면 꼭 이 쓰레드로 신고하겠습니다.... 행운을 빕니다!!!!