Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 27
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Merhaba!
Bir fikrim var, kontrol etmek istiyorum, ancak uygulama için bir araç bilmiyorum ... Verilerime göre 3 veya 5 diyelim (istenen), birkaç nokta ileriyi tahmin edebilecek bir algoritmaya ihtiyacım var. bir sinir ağı olsun)
Merhaba!
Bir fikrim var, kontrol etmek istiyorum, ancak uygulama için bir araç bilmiyorum ... Verilerime göre 3 veya 5 diyelim (istenen), birkaç nokta ileriyi tahmin edebilecek bir algoritmaya ihtiyacım var. bir sinir ağı olsun)
Ondan önce sadece sınıflandırma ile çalışıyordum, çünkü nasıl görünmesi gerektiğini bile anlamıyorum, birisine nasıl yapıldığını anlatın veya R'de bir paket önerin.
ps Harika bir makale Alex
Bunlar, tahmin gibi mevcut eğilimleri tahmin eden paketlerdir. Farklı spline'lar çok ilginç.
Oldukça sağlam görünüyor.
Ve ne, işe yarar bir sonuç yok mu?
Algoritmayı ilk kez az miktarda ilk veri üzerinde çalıştırdığımda olumlu bir sonuç yoktu, hem y-aware pca hem de basit pca ile yaklaşık %50 hata aldım. Şimdi mt5'ten daha eksiksiz bir veri seti alıyorum - neredeyse tüm standart göstergeler tüm tamponlarıyla birlikte, bazı göstergeler farklı parametrelerle birkaç kez tekrarlanıyor. Ayrıca, bazı göstergeler konusunda uzman danışmanlar yaptım ve onların yardımıyla daha karlı ticaret için göstergelerin parametrelerini optimize ettim. Bu tür verilerde, basit bir pca hala %50 yanlıştır ve y-aware ile ön testteki hata gözle görülür şekilde %40'a düşer. y-aware algoritmasının sadece ham veriyi alması ve onu 10 seferden 6'sında doğru çalışan bir sınıflandırıcı haline getirmesi çok ilginçtir.Sonuç olarak, daha fazla ham veriye ihtiyaç vardır.
Ama tüm pozitiflerin bittiği yer burası. %95 doğruluk için 73 standart bileşene ihtiyacınız vardır.Bileşenlerdeki tahmin edicilerin yüklemeleri, belirgin liderler olmadan büyükten küçüğe dalgalanır. Yani, belirli tahmin edicilerin seçilebileceğine dair hiçbir işaret yoktur. Model bir şekilde çalışıyor, ancak sonucu iyileştirmek için onunla ne yapılacağı veya tahmin edicilerin kullanışlılığının ondan nasıl çıkarılacağı açık değil.
bileşen önemi:
ilk 5 bileşen için yükleme tahmincileri:
ARIMA
Ama Arima bir zaman serisi üzerinde kararlar veriyor ve benim veri setimden kararlar almak için modele ihtiyacım var, yani tahminleri olan bir matris ve çıktıda birkaç çubuk ilerisi için bir tahmin veriyor
Hiç kimse, her biri kendi planlama ufku için birkaç çıktı nöronu olan bir sinir ağını eğitmekten sizi alıkoyamaz. Sonuçları izlemek de ilginç olacak.
Algoritmayı ilk kez az miktarda ilk veri üzerinde çalıştırdığımda olumlu bir sonuç yoktu, hem y-aware pca hem de basit pca ile yaklaşık %50 hata aldım. Şimdi mt5'ten daha eksiksiz bir veri seti alıyorum - neredeyse tüm standart göstergeler tüm tamponlarıyla birlikte, bazı göstergeler farklı parametrelerle birkaç kez tekrarlanıyor. Ayrıca, bazı göstergeler konusunda uzman danışmanlar yaptım ve onların yardımıyla daha karlı ticaret için göstergelerin parametrelerini optimize ettim. Bu tür verilerde, basit bir pca hala %50 yanlıştır ve y-aware ile ön testteki hata gözle görülür şekilde %40'a düşer. y-aware algoritmasının sadece ham veriyi alması ve onu 10 seferden 6'sında doğru çalışan bir sınıflandırıcı haline getirmesi çok ilginçtir.Sonuç olarak, daha fazla ham veriye ihtiyaç vardır.
Ama tüm pozitiflerin bittiği yer burası. %95 doğruluk için 73 standart bileşene ihtiyacınız vardır.Bileşenlerdeki tahmin edicilerin yüklemeleri, belirgin liderler olmadan büyükten küçüğe dalgalanır. Yani, belirli tahmin edicilerin seçilebileceğine dair hiçbir işaret yoktur. Model bir şekilde çalışıyor, ancak sonucu iyileştirmek için onunla ne yapılacağı veya tahmin edicilerin kullanışlılığının ondan nasıl çıkarılacağı açık değil.
bileşen önemi:
ilk 5 bileşen için yükleme tahmincileri:
bunu zaten yaptım, sinir ağı sorduğum hedefle daha geniş bir ufukta öğrenmiyor
Öğrenmemiş olmam iyi, çünkü sen gürültüden öğreniyorsun. Ama öğrenmiş olsaydım, evet, kâse , ama gerçek ....
Gürültüyü ortadan kaldırmak için burada meşgul. Bu nedenle, en azından bir şeyin kalacağı umuduyla birçok tahminci alıyoruz.