Обсуждение статьи "Оценка и выбор переменных для моделей машинного обучения" - страница 5

 
Vladimir Perervenko:

Нарисуйте простой рисунок, иллюстрирующий числа (-1, 1 (0) ????

Пожалуйста, внимательно прочитайте статью? А рядом с ней? И не знаете, как использовать ZZ?

Может быть, перевод не очень удачный?

Уточните точнее ваши комментарии, пожалуйста, может улучшить английский?


ZigZag Эту последовательность вообще не нужно предсказывать, если вы знаете, что lag(ZigZag)=-1, то ZigZag должен быть 1;lag(ZigZag)=1, то zigzag=-1;.

Все запаздывания (ZigZag) происходят в прошлое время, это может предсказать зигзаг 100% точно. так что если вы знаете, что время является точкой зигзага, вы можете 100% точно

предсказать зигзаг -1 или 1.

Но в реальном времени вы не можете знать время точки зигзага, поэтому вы должны вычислить третий статус (0), так как же это может работать?

Вы можете ссылаться на этот правильный артикль https://www.mql5.com/ru/articles/2773.

运用人工智能实现的 Thomas DeMark 次序 (TD SEQUENTIAL)
运用人工智能实现的 Thomas DeMark 次序 (TD SEQUENTIAL)
  • 2017.06.19
  • Mihail Marchukajtes
  • www.mql5.com
首先, 我们设定一个神经网络不能自行完成交易。这便是, 如果有一个神经网络, 并为它提供无限量的价格数据, 指标和其它他美味佳肴 — 获得永无终止的结果, 所以这个想法可以立即被丢弃。神经网络只能从侧面为策略 "服务": 协助制订决策, 过滤, 预测。能体现出一个完整策略的神经网络是无稽之谈 (至少我个人从未见过)。 首先, 用几句话来概括策略。次序是逆势策略。其中出现的信号不依赖于彼此。换言之, 可以在一行里收到买卖信号, 这令次序的使用极大地复杂化。就像任何其它策略一样, 它会产生假信号, 我们将要找出来。作者本人很好地描述了基于次序生成信号的原理。他的解释在这里稍作修改。仅应用了策略的第一部分, 使用 设置 和 交汇 信号。选择它们出于两个原因: 一是这些信号位于顶部和底部...
 
желательно
 
2935071411 :
Добрый день.

Добрый день.

ZZ действительно не определяется на последних барах (последняя вершина). Обучение нейросети проводится на значениях ZZ без последних 300 баров !!!! На тех барах, где ZZ определена.

Внимательно изучайте скрипты и не спешите с выводами, можно выглядеть глупо.

Внимательно изучайте скрипты и не делайте поспешных выводов.

 

в реальном времени, вы используете "без последних 300 баров"!

Вы выглядите так глупо, вы можете использовать это в реальном времени?


Все ваши статьи неправильные, потому что ваша цель определена неправильно.Все не может работать в реальном времени, как следовать вашей точке, вы singal произойдет после 300 баров позже.

Все не может работать в реальном времени, как следовать вашей точке, вы singal произойдет после 300 баров позже.

 
freewalk:

в реальном времени, вы используете "без последних 300 баров"!

Вы выглядите так глупо, вы можете использовать это в реальном времени?


Все ваши статьи неправильные, потому что ваша цель определена неправильно.Все не может работать в реальном времени, как следовать вашей точке, вы singal произойдет после 300 баров позже.

Все не может работать в реальном времени, как следовать вашей точке, вы singal произойдет после 300 баров позже.


Вы не понимаете видения автора, вы слишком наивны в своем воображении, и глупость того, что вы говорите, просто отображается на вас самих, пожалуйста, не позорьте больше свою страну, не только глупо, но и уродливо.


Владимиру Перервенко: еще раз спасибо за эти замечательные статьи, вы делали и делаете действительно хорошие исследования! это глупость из "фриволла", не все китайцы его любят.

 
Vladimir Perervenko:
Я ответил вам в соседней ветке.

Здравствуйте Владимир,


Я не нашел вашего ответа на этот вопрос. Я также не уверен, что является значением Dig. не могли бы вы уточнить. спасибо!

 
hzmarrou :


Уважаемые все,


Кто-нибудь может мне сказать, что означает переменная -Dig--, определенная в функции ZZ . Является ли она константой? Если да, то какое значение должно быть у этой константы?

Dig - количество цифр после запятой в кавычках. Может быть 5 или 3.

Прошу прощения за опоздание с ответом. Не видел вопроса. Обсуждение разбросано по многим веткам. У меня нет времени ее отслеживать.

Прошу прощения.

 

Статья объёмная, спасибо за труд.

Однако, вызывает сомнение:

1. Использование стратификации с выбранной целевой, которая размечается на каждом баре. Перемешивание двух нерепрезентативных выборок обычно улучшают результат, что его искажает.

2. Отбор признаков на базе построенных моделей, особенно учитывая рандом первого сплита и метод жадности, - это скорей способ уменьшения признаков для метода построения моделей. Не всегда жадный метод оказывается правильным и устойчивым. Тут, возможно нужно использовать разные подвыборки, как минимум.

Второй метод не понял до конца - там так же случайный первый предиктор, а потом пытаемся построить лист или строится дерево и оставляется лучший лист, по которому и происходит оценка?