Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 79
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
"repeatedcv" yöntemini trainControl'de varsayılan bölmeyle kullandım. Son zamanlarda, çapraz doğrulama kodunu kendim yazdım, çapraz doğrulamayı sadece rastgele alınan çubuklarla ve sıralı olarak boşluksuz alınan parçalarla denedim. Ön testte herhangi bir fark görmedim, her iki durumda da yaklaşık olarak aynı sonucu verdi. Eğitim / çapraz doğrulama için verileri %50 / %50 olarak böldüm, belki de bu oranda artık önemli değil.
Bunu caret ile deneyecek...
Yakın zamanda yayınladığınız o makalede, karşılaştırmalı olarak, güçlendirilmiş ağaçların Platt yöntemiyle (bunun gibi bir şey) önde olduğunu hatırlıyorum. Google'da bu yöntemle ilgili bulduğum her şey - modelin çıktısını sigmoid'e aktarmanız ve sonucunu almanız gerekiyor. gbm veya xgboost bunu yapabilir mi? Bu yaklaşım, bir ormandan, bir nörondan ve ikinci sırada yer alan bazı "torbalı ağaçlardan" daha iyi görünüyor.
Özgeçmiş hakkında. Varsayılan rastgele bölmedir... Zaman serileri için zaman ayrılabilirliği önemlidir... Bunu caret içinde yapabilirsiniz. Caret CV zaman serisi özel kıvrımlar... bir göz atın. Kodumda daha önce yayınlamıştım. Orada tren kontrolünde uygulanır.
İşte sana bakıyorum ve çıldırıyorum ... En azından yoktan bir şey elde etmek istiyorsun. Yani sıfırdan 0.000000000000000000000000000000000001 sonucunu almak istiyorsunuz. Artık izleyemiyorum, bu yüzden yardım edeceğim. Aslında, ağ topolojisi ikincildir. Makine öğreniminde, Forex ile ilgili olarak ve yalnızca veriler önce gelir. Yani sinir ağlarını tasarlarken en önemli şey ağın topolojisi veya öğrenme yöntemi değildir. Bunlar girdi ve çıktıdır. Veriler pazarla ilgiliyse, o zaman biraz küçük bile olsa herhangi bir algılayıcı sınıflandırma probleminizi çözecek ve basit bir nedenden dolayı gelecekte büyük bir patlama ile çalışacaktır, çünkü girdiye sağlanan veriler pazar için yeterlidir ve bunu tahmin edebilen bu veriler. Ve parmağınızdan bilgi emmeye çalışıyor olmanız alakasız. Üzgünüm, ama sonuç da alakalı olmayacak .... piyasaya dönersek, forex'te hacmin birincil olduğunu ve ancak o zaman piyasa tepkisinin geldiğini söyleyeceğim. Ve MT'deki (kene) hacim değil, vadeli işlemlerden gelen gerçek hacim, aynı euro. Delta kümesi yardım etmek için burada. Orada çok faydalı bilgiler var. Dolayısıyla, işlem hacminin kullanılması, herhangi bir ağın performansını, hatta en basit algılayıcıyı bile önemli ölçüde artıracaktır. Ayrıca son derece yararlı olan bir delta var. Ve fiyattan sonra ikincil, hatta üçüncül diyebilirim göstergelere dayalı bir model oluşturmaya çalışıyorsunuz ve ondan bir mucize bekliyorsunuz. Mucizeler olmayacak, sizi temin ederim .....
Not, Sadece kime karşı çıkmaya çalıştığınızı bir düşünün .. Dört çekirdeğinizden daha hızlı bilgi işlem gücüne sahip en havalı programcılardan oluşan ekiplere sahip şirketler. Yeni yöntemlerin geliştirilmesine yatırılan parayla vb. Ve sonra basit bir Rus taşralı Aleksey, 5 yıl içinde pazarı kesmeye ve kaseyi almaya karar verdi. Gökten in ve gül renkli gözlüklerini çıkar........
Makine öğreniminde, Forex ile ilgili olarak ve yalnızca veriler önce gelir. Yani sinir ağlarını tasarlarken en önemli şey ağın topolojisi veya öğrenme yöntemi değildir. Bunlar girdi ve çıktıdır. Veriler pazarla ilgiliyse, o zaman biraz küçük bile olsa herhangi bir algılayıcı sınıflandırma probleminizi çözecek ve basit bir nedenden dolayı gelecekte büyük bir patlama ile çalışacaktır, çünkü girdiye sağlanan veriler pazar için yeterlidir ve bunu tahmin edebilen bu veriler.
Tartışacak bir şeyim yok, her şey doğru. Bunu da biliyoruz ve sadece sınıflandırma modellerini değil, aynı zamanda tahmin edicileri (girdi verileri) seçme yöntemlerini de tartışıyoruz, önce bu konuyu okuyun.
Sanırım bir düzine girdiyi elle seçmeyi, bir model inşa etmeyi, bir hafta ticaret yapmayı, kaybetmeye başlamayı, girdileri yeniden seçmeye başlamayı umuyorsun. Bunu ben de yaptım, bazen "bir nöronu başlatmak için belirli bir tohum alın, onu tam olarak 7777 yineleme için eğitin, her şey yoluna girecek, ancak her Salı ikinci Salı onun sinyaline karşı ticaret yapmanız gerekiyor" gibi komik stratejilerim vardı. Ağı yeni üzerinde optimize edin veri her iki günde bir". Bu tür stratejiler gerçektir, ancak böyle bir şeyi almak uzun zaman alır ve yalnızca birkaç hafta kâr getirir. Bunun nedeni, böyle bir stratejinin kısa vadeli bir düzenliliğe dayanmasıdır.
Bunun yerine, şimdi kendim için girdilerin otomatik seçimi için bir algoritma seçiyorum. Çok basit, her çubuk için yaklaşık 100 giriş, yüz çubuk ve böyle bir giriş kombinasyonunu seçen bir algoritma var, böylece birlikte yıl boyunca tutarlı bir şekilde doğru alım / satım sinyali veriyorlar. Bunun, eldeki bir danışmandan mükemmel sonuçlar elde edebileceğiniz ve ön testte birleştirebileceğiniz mt5'teki danışmanların optimizasyonu ile ne ilgisi var; ancak çapraz doğrulamalar ve sonucu değerlendirmek için farklı kriterler ile her şey daha karmaşıktır. Daha önce, yaklaşık yüz giriş seçildi, şimdi daha az, sadece birkaç düzine var. Ön testte %60 - %70 doğruluk elde ediyorum, ancak şu ana kadar kararsız, baştan bile yaklaşık aynı sonuçları elde etmek için tüm seçim ve eğitim sürecindeki serbestlik derecelerinden kurtulmam gerekiyor. her seferinde kazıyın.
Not, Sadece kime karşı çıkmaya çalıştığınızı bir düşünün .. Dört çekirdeğinizden daha hızlı bilgi işlem gücüne sahip en havalı programcılardan oluşan ekiplere sahip şirketler. Yeni yöntemlerin geliştirilmesine yatırılan parayla vb. Ve sonra basit bir Rus taşralı Aleksey, 5 yıl içinde pazarı kesmeye ve kâseyi almaya karar verdi. Gökten in ve gül renkli gözlüklerini çıkar........
Tesisleri ve programcıları olan şirketler, bizim için mevcut olan aynı veri analizi ve modelleme programlarını kullanır. Diyelim ki ideal modeli eğitiyorlar ve ayda %100 kar alıyorlar. Daha az kapasitem var, aynı veriler üzerinde, diyelim ki kârın sadece %50'si ile daha zayıf bir model oluşturabilirim. Benim için yeterli.
İşte sana bakıyorum ve çıldırıyorum ... En azından yoktan bir şey elde etmek istiyorsun. Yani sıfırdan 0.000000000000000000000000000000000001 sonucunu almak istiyorsunuz. Artık izleyemiyorum, bu yüzden yardım edeceğim. Aslında, ağ topolojisi ikincildir. Makine öğreniminde, Forex ile ilgili olarak ve yalnızca veriler önce gelir. Yani sinir ağlarını tasarlarken en önemli şey ağın topolojisi veya öğrenme yöntemi değildir. Bunlar girdi ve çıktıdır. Veriler pazarla ilgiliyse, o zaman biraz küçük bile olsa herhangi bir algılayıcı sınıflandırma probleminizi çözecek ve basit bir nedenden dolayı gelecekte büyük bir patlama ile çalışacaktır, çünkü girdiye sağlanan veriler pazar için yeterlidir ve bunu tahmin edebilen bu veriler. Ve parmağınızdan bilgi emmeye çalışıyor olmanız alakasız. Üzgünüm, ama sonuç da alakalı olmayacak .... piyasaya dönersek, forex'te hacmin birincil olduğunu ve ancak o zaman piyasa tepkisinin geldiğini söyleyeceğim. Ve MT'deki (kene) hacim değil, vadeli işlemlerden gelen gerçek hacim, aynı euro. Delta kümesi yardım etmek için burada. Orada çok faydalı bilgiler var. Bu nedenle, işlem hacminin kullanılması, herhangi bir ağın performansını, hatta en basit algılayıcıyı bile önemli ölçüde artıracaktır. Ayrıca son derece yararlı olan bir delta var. Ve fiyattan sonra ikincil, hatta üçüncül diyebilirim göstergelere dayalı bir model oluşturmaya çalışıyorsunuz ve ondan bir mucize bekliyorsunuz. Mucizeler olmayacak, sizi temin ederim .....
Not, Sadece kime karşı çıkmaya çalıştığınızı bir düşünün .. Dört çekirdeğinizden daha hızlı bilgi işlem gücüne sahip en havalı programcılardan oluşan ekiplere sahip şirketler. Yeni yöntemlerin geliştirilmesine yatırılan parayla vb. Ve sonra basit bir Rus taşralı Aleksey, 5 yıl içinde pazarı kesmeye ve kâseyi almaya karar verdi. Gökten in ve gül renkli gözlüklerini çıkar........
Demagog, ay. Buradan çıkmanın zamanı geldi. Ev inşa etmek.
"Köpek havlar - kervan yoluna devam eder." İle
Tartışacak bir şeyim yok, her şey doğru. Bunu da biliyoruz ve sadece sınıflandırma modellerini değil, aynı zamanda tahmin edicileri (girdi verileri) seçme yöntemlerini de tartışıyoruz, önce bu konuyu okuyun.
Sanırım bir düzine girdiyi elle seçmeyi, bir model inşa etmeyi, bir hafta ticaret yapmayı, kaybetmeye başlamayı, girdileri yeniden seçmeye başlamayı umuyorsun. Bunu ben de yaptım, bazen "bir nöronu başlatmak için belirli bir tohum alın, onu tam olarak 7777 yineleme için eğitin, her şey yoluna girecek, ancak her Salı ikinci Salı onun sinyaline karşı ticaret yapmanız gerekiyor" gibi komik stratejilerim vardı. Ağı yeni üzerinde optimize edin veri her iki günde bir". Bu tür stratejiler gerçektir, ancak böyle bir şeyi almak uzun zaman alır ve yalnızca birkaç hafta kâr getirir. Bunun nedeni, böyle bir stratejinin bazı kısa vadeli düzenliliklere dayanmasıdır.
Bunun yerine, şimdi kendim için girdilerin otomatik seçimi için bir algoritma seçiyorum. Çok basit, her çubuk için yaklaşık 100 giriş, yüz çubuk ve böyle bir giriş kombinasyonunu seçen bir algoritma var, böylece birlikte yıl boyunca tutarlı bir şekilde doğru alım / satım sinyali veriyorlar. Bunun, eldeki bir danışmandan mükemmel sonuçlar elde edebileceğiniz ve ön testte birleştirebileceğiniz mt5'teki danışmanların optimizasyonu ile ne ilgisi var; ancak çapraz doğrulamalar ve sonucu değerlendirmek için farklı kriterler ile her şey daha karmaşıktır. Daha önce, yaklaşık yüz giriş seçildi, şimdi daha az, sadece birkaç düzine var. Ön testte %60 - %70 doğruluk elde ediyorum, ancak şu ana kadar kararsız, baştan bile yaklaşık aynı sonuçları elde etmek için tüm seçim ve eğitim sürecindeki serbestlik derecelerinden kurtulmam gerekiyor. her seferinde kazıyın.
Tesisleri ve programcıları olan şirketler, bizim için mevcut olan aynı veri analizi ve modelleme programlarını kullanır. Diyelim ki ideal modeli eğitiyorlar ve ayda %100 kar alıyorlar. Daha az kapasitem var, aynı veriler üzerinde, diyelim ki kârın sadece %50'si ile daha zayıf bir model oluşturabilirim. Benim için yeterli.
Sana öyle söyleyeceğim. En iyi fonlar, yıllık ortalama %40-50 getiri gösteriyor. Hem zeki hem de mükemmel öğrenciler orada çalışabilir. Her yıl %50'ye ulaştığım ve bu artışı elde edeceğim gerçeğinde olağandışı bir şey görmüyorum.
Birincisi, Fonlar tek bir nedenden dolayı bu kadar düşük bir karlılık gösteriyor, piyasada likidite olmamasının nedeni, stratejiye büyük miktarda para koymak zor, kesinlikle böyle sorunlarınız yok.
İkincisi - Diyelim ki neden ayda %100'e odaklanmıyorsunuz?
ve Mihail Marchukajtes ile tamamen aynı fikirdeyim, tanıma seviyesini niteliksel olarak yükseltmek için özelliklerin ve modellerin kalitesini yükseltmeniz gerekiyor .... etkileri genel sonuç üzerinde +/- %5'tir.
Birincisi, Fonlar tek bir nedenden dolayı bu kadar düşük bir karlılık gösteriyor, piyasada likidite olmamasının nedeni, stratejiye büyük miktarda para koymak zor, kesinlikle böyle sorunlarınız yok.
İkincisi - Diyelim ki, neden ayda %100'e odaklanmıyorsunuz?
ve Mihail Marchukajtes ile tamamen aynı fikirdeyim, tanıma seviyesini niteliksel olarak yükseltmek için özelliklerin ve modellerin kalitesini yükseltmeniz gerekiyor .... etkileri genel sonuç üzerinde +/- %5'tir.
Siz de bir demagogsunuz. Bu kadar bilgi içeren girdileri göster bana. Neden en iyi modelleri alıyoruz? Gürültülü verilerden sinyalleri sıkıştırmak için gürültüsüz veriler olurdu, Excel'de formül yapmak mümkündü.
"Ayda %100". Çalışın, sonuçları gösterin, fikirleri paylaşın. Karlılığın nasıl 20 kat artırılacağını ve gelecek ay bir düşüşten nasıl birleştirileceğini duyalım.
Siz de bir demagogsunuz. Bu kadar bilgi içeren girdileri göster bana. Neden en iyi modelleri alıyoruz? Gürültülü verilerden sinyalleri sıkıştırmak için gürültüsüz veriler olurdu, Excel'de formül yapmak mümkündü.
"Ayda %100". Çalışın, sonuçları gösterin, fikirleri paylaşın. Karlılığın nasıl 20 kat artırılacağını ve gelecek ay bir düşüşten nasıl birleştirileceğini duyalım.
"uzun karaciğer" forex. 5 yıldan fazla ticaret. FV'ye göre sıralanmıştır. Evet, bazılarının kozmik karlılığı var, ancak diğer istatistikler kötü. Bu gerçeklik. Ayrıca, İstikrar el değiştirir. Diğerleri EF 3 veya daha azını gösterir.
Siz de bir demagogsunuz. Bu kadar bilgi içeren girdileri göster bana. Neden en iyi modelleri alıyoruz? Gürültülü verilerden sinyalleri sıkıştırmak için gürültüsüz veriler olurdu, Excel'de formül yapmak mümkündü.
"Ayda %100". Çalışın, sonuçları gösterin, fikirleri paylaşın. Karlılığın nasıl 20 kat artırılacağını ve gelecek ay bir düşüşten nasıl birleştirileceğini duyalım.
Bu kişi, "MGUA" ve özellikle Fourier'de spektral analiz hakkında bilgi edinmenizi önerir.
================================================= =====
Ne tür sonuçlar elde ettim "demagog", ama aslında çok mütevazı, birçok iyi fikir var, bana öyle geliyor ki, araştırmam aynı anda birçok yöne gidiyor ve çeşitli alanlarda büyük bir bilgi eksikliği var, bu yüzden sık sık forum üyelerinden yardım istiyorum, ama özellikle kimse yardım etmek istemiyor, kendin öğrendiğini söylüyorlar ve sonra ..... sadece zaten her şeye kendim hakimsem, o zaman neden bu iletişime ihtiyacım var, bir şekilde bence mantıksız .. peki, dalıyorum
şimdilik en iyisi burada. anne. yeni verilerde RF'den sıkmayı başardığım şey, art arda 2 ay boyunca ayda %50, ancak her şey hala çok kararsız, 10 kez resim yüklemeye çalıştım ama işe yaramadı (işe yaradı)
Sonuç olarak, başlangıçta kendinizi yılda %30 gibi şablonlarla sınırlamak zorunda değilsiniz, bu harika, bu harika değil, bu bir mantık ve yaratıcılık çerçevesi