Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 87
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
Tüm paketler (modeller) iki kategoriye ayrılabilir:
"Prensip olarak uygun" olan paketlerin etkinliği yaklaşık olarak aynıdır, farklar önemli değildir.
Tüm problemler modelde değil, tahmin ediciler setinde ve ön hazırlıklarındadır. Belirli bir tahmin ediciler seti alırsak, fazla UYMAYAN bir model oluşturma yeteneği ve hatanın büyüklüğü, modeldeki değişime çok az bağlıdır. Bu nedenle, “prensipte uygun” olanlardan en basit ve en hızlı modeli almak gerekir.
not.
Kendi deneyimimden. Benim için, bir TS oluşturmadaki karmaşıklığın %75'inden fazlası, belirli bir hedef değişken için böyle bir set seçmek mümkünse, tahmin edicilerin seçimidir.
San Sanych, merhaba
Ancak, yönteminize göre, eğitim sırasında kesişmeyen 3 veri segmentinde, tahmin edicilerin farklı önemleri varsa, o zaman durağan değiller (gürültüler, vb.) olmalılar mı?
Tüm paketler (modeller) iki kategoriye ayrılabilir:
"Prensip olarak uygun" olan paketlerin etkinliği yaklaşık olarak aynıdır, farklar önemli değildir.
Tüm problemler modelde değil, tahmin ediciler setinde ve ön hazırlıklarındadır. Belirli bir tahmin ediciler seti alırsak, fazla UYMAYAN bir model oluşturma yeteneği ve hatanın büyüklüğü, modeldeki değişime çok az bağlıdır. Bu nedenle, “prensipte uygun” olanlardan en basit ve en hızlı modeli almak gerekir.
not.
Kendi deneyimimden. Benim için, bir TS oluşturmadaki karmaşıklığın %75'inden fazlası, belirli bir hedef değişken için böyle bir set seçmek mümkünse, tahmin edicilerin seçimidir.
hangi modellerden, neyden bahsediyorsun ... sanki biri soruyor - "saat kaç?" , ve ona "Senin için ne dans etmemi istersin?" diye cevap verirler. :)
asla, sana yalvarıyorum, hayır, sana yalvarıyorum, bunu bir daha asla yapma, bir sorunun iki satırını okumaktan 10 satırlık metin yazmak senin için gerçekten daha mı kolay?
Belki birisi ilgilenir, ticareti simüle edebileceğiniz ve quantstrat adlı ticaret sistemleri oluşturabileceğiniz bir paket buldum.
http://www.rinfinance.com/agenda/2013/workshop/Humme+Peterson.pdf
San Sanych, merhaba
Ancak, yönteminize göre, eğitim sırasında kesişmeyen 3 veri segmentinde, tahmin edicilerin farklı önemleri varsa, o zaman durağan değiller (gürültüler, vb.) olmalılar mı?
Tahmin edicilerin önemi yalnızca bir kez elde edilir - modeli eğitirken. O halde bu model öğrenilmez, UYGULANIR.
Hatırladığım kadarıyla orada birkaç kez antrenman yapman gerekiyor mu?
Evet, hiçbir durumda değil!
Tekrar.
1. Büyük bir tahmin zaman serisi parçası alıyoruz, örneğin 10.000 gözlem (satır)
2. Kesinlikle mekanik olarak iki kısma ayırıyoruz: 7000 birinci kısım ve 3000 ikinci kısım
3. İlk bölüm rastgele üç bölüme ayrılmıştır: eğitim, test ve doğrulama için
4. Modeli eğitim için örnek üzerinde öğretiyoruz (ayarlıyoruz - uyuyoruz).
5. Eğitimli modeli test örneklerine, doğrulamaya uygularız.
6. Üç örneğin hepsinde - eğitim, test ve doğrulama, hata yaklaşık olarak eşitse, o zaman madde 7'dir.
7. Model modelini, zaman dizisinde kırılmayan zaman serisi olan ikinci kısımda uyguluyoruz.
8. Bu bölümdeki hata yaklaşık olarak önceki üçe eşitse, o zaman:
Evet, hiçbir şekilde değil!
Tekrar.
1. Büyük bir tahmin zaman serisi parçası alıyoruz, örneğin 10.000 gözlem (satır)
2. Kesinlikle mekanik olarak iki kısma ayırıyoruz: 7000 birinci kısım ve 3000 ikinci kısım
3. İlk bölüm rastgele üç bölüme ayrılmıştır: eğitim, test ve doğrulama için
4. Modeli eğitim için örnek üzerinde öğretiriz (ayarlarız - sığdırırız).
5. Eğitimli modeli test örneklerine, doğrulamaya uygularız.
6. Üç örneğin hepsinde - eğitim, test ve doğrulama, hata yaklaşık olarak eşitse, o zaman madde 7'dir.
7. Model modelini, zaman dizisinde kırılmayan zaman serisi olan ikinci kısımda uyguluyoruz.
8. Bu bölümdeki hata yaklaşık olarak önceki üçe eşitse, o zaman:
So-so - sadece yeterli beyin ve zaman yok.
Hedef değişkenle başlamanız ve ardından bunun için öngörücüleri seçmeniz gerekir, üstelik anlama göre ve ardından matematikle iki kez kontrol edin, bunun gibi bir şey. Her durumda, süreç kasvetli ve benim için resmileşmedi.
So-so - sadece yeterli beyin ve zaman yok.
Hedef değişkenle başlamanız ve ardından bunun için öngörücüleri seçmeniz gerekir, üstelik anlama göre ve ardından matematikle iki kez kontrol edin, bunun gibi bir şey. Her durumda, süreç kasvetli ve benim için resmileşmedi.