Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 234
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
Lütfen anlamama yardım et...
ne oluyor be? hala doğru gibi görünüyor, bir hata nedir ya da ne?
================================================= ============
Aşağıda, ihtiyacınız olanı elde etmenin bir örneği (mümkün olanlardan biri!) Bunu neden yaptığınız açık olmasa da? Yoksa soruyu anlamadım?
Y <- rep( 999 , 100 )
dat <- sample(c(X, Y))
table(dat)
0 999
1000 100
#Возьмем последние 100 значения вектора dat
s <-tail(dat, 100 )
# Определим индексы этого куска
# в которых Значения не = 0
which(s!= 0 )
[ 1 ] 2 6 9 11 19 20 21 35 36 43 51 59 80
[ 14 ] 90 98
# Проверим визуально
> s
[ 1 ] 0 999 0 0 0 999 0 0 999 0
[ 11 ] 999 0 0 0 0 0 0 0 999 999
[ 21 ] 999 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[ 31 ] 0 0 0 0 999 999 0 0 0 0
[ 41 ] 0 0 999 0 0 0 0 0 0 0
[ 51 ] 999 0 0 0 0 0 0 0 999 0
[ 61 ] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[ 71 ] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 999
[ 81 ] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 999
[ 91 ] 0 0 0 0 0 0 0 999 0 0
# Запишем все это красиво
require(magrittr)
# Преобразуем вектор в матрицу
d <- matrix(dat, ncol = 100 , byrow = T)%>%
# пройдемся по строкам и определим индексы
# ненулевых значений
apply(., 1 , function(x) which(x != 0 ))%>%
# пройдемся по списку и отберем последние
# три индекса
lapply(., function(x) tail(x, 3 ))%>%
# преобразуем список в вектор
unlist()%>%
# преобразуем вектор в матрицу
matrix(., ncol = 3 , byrow = T)
> d
[, 1 ] [, 2 ] [, 3 ]
[ 1 ,] 64 72 93
[ 2 ,] 66 79 84
[ 3 ,] 73 87 92
[ 4 ,] 62 85 100
[ 5 ,] 94 97 98
[ 6 ,] 83 93 94
[ 7 ,] 52 65 74
[ 8 ,] 63 70 99
[ 9 ,] 61 62 79
[ 10 ,] 75 76 98
[ 11 ,] 80 90 98
"999" bir destek veya direnç seviyesidir, genel olarak fark etmez, sadece bir "seviye"
seviye her mumda olmaz canı istediğinde olur o yüzden manzara
bu yüzden bir tren tarihi oluşturduğumda ve her mumu yazdığımda, daha önce olan son üç seviyeyi hala hatırlamak istiyorum.
bütün mesele burada. :)
Bazı gönderiler kaldırıldı...
"Kodları" ile övünen Andrey Dik'e tekrar ediyorum:
Bu meydan okumayı yapın - https://numer.ai/
"Küplerden" (standart işlevler ve kitaplıklar) birleştirilmiş R sonucu = 0.69121 https://numer.ai/ai/dr_tr
Küçük ama ortalamanın üzerinde
ve herhangi bir öğrencinin talimatlara göre yarım saatte küplerden böyle bir modeli monte edip eğitebileceği göz önüne alındığında, sonuç değerlidir.
Herkes gösteriş yapabilir ve öğretebilir... Bu sonuç bir kişi hakkında çok şey anlatacaktır.
Bazı gönderiler kaldırıldı...
"Kodları" ile övünen Andrey Dik'e tekrar ediyorum:
Bu meydan okumayı yapın - https://numer.ai/
"Küplerden" (standart işlevler ve kitaplıklar) bir araya getirilen R sonucu = 0.69121 https://numer.ai/ai/dr_tr
Küçük ama ortalamanın üzerinde
ve herhangi bir öğrencinin talimatlara göre yarım saatte küplerden böyle bir modeli monte edip eğitebileceği göz önüne alındığında, sonuç değerlidir.
Herkes gösteriş yapabilir ve öğretebilir... Bu sonuç bir kişi hakkında çok şey anlatacaktır.
Yani "dürtmeye" devam mı ediyorsun?
Aptal "ama zayıf" olacağımı düşündüren nedir? Bu benim ilgim nedir?
Kodlarımla övünmedim ama bir gerçeği dile getirdim. Makaledeki genetik algoritma (ancak modifikasyonunun daha fazlası) aslında binlerce kişi tarafından projelerinde (ve tamamen ücretsiz olarak) kullanılıyor. Bana dönüyorlar, projelerinde başarılı olamazlarsa yerleştirmemi istiyorlar. "Troll yapmadın" gibi bir saldırıyı savuşturmaktı, övünmek değil.
Haber akışından Hayatta Kalma, Gerileme ve Sınıflandırma (RF-SRC) için Rastgele Ormanlar hakkında bilgi aldım. Paketin adı randomForestsSRC.
Hayatta kalma ideolojisi için rastgele orman - Survival.
Genel olarak "hayatta kalma"nın ne olduğuna baktım.
Bizim ideolojimizde örneğin "hayatta kalma" 100 piplik bir kârdır. Bu tür modellerin kullanıldığı tıpta bu ölümdür.
Modelin kendisi bir "hayatta kalma süresi" değişkeni gerektirir. Böyle bir değişken, örneğimde 100 pips'e ulaşmadan önce çubuk sayısını önerir.
Model için öğretmenler oluşturuyoruz.
ZZ dönüşler verir. Omuzlar sıfır ve bir işaretler.
Hayatta kalma modellerinde ikinci bir değişkene ihtiyaç vardır - hayatta kalma süresi
ZZ parametresinde minimum karı pip olarak belirledik.
Sonra geri dönüyoruz ve bu tersine çevirmeden önceki çubuk sayılarını oluşturuyoruz. ZZ parametresinden daha geç dönerse, bize kar garantisi veren tüm çubukları aynı şekilde işaretliyoruz. Bu hayatta kalma zamanı. Aşağıdaki formun bir vektörü ortaya çıkıyor:
1,1,1,..1,2,3,4...n
"n" numaralı çubuk, ZZ tersine çevrilmesine karşılık gelir. 1'den n'ye ise parametre 33 olarak belirlediğimiz karı verir.
not.
Çok sayıda Survival modeli var. Şahsen, tıpta kullanıldığı için onlara dikkat etmedim. Bu modellerde kullanılan "ölü" ve "tedavi edilmiş" kavramları ticarette çok iyi yorumlansa da kar al, zararı durdur, düşüş, yani. alım satım emirlerinin gerçekleştiği bazı sınır koşulları.
Bazı gönderiler kaldırıldı...
"Kodları" ile övünen Andrey Dik'e tekrar ediyorum:
Bu meydan okumayı yapın - https://numer.ai/
"Küplerden" (standart işlevler ve kitaplıklar) birleştirilmiş R sonucu = 0.69121 https://numer.ai/ai/dr_tr
Küçük ama ortalamanın üzerinde
ve herhangi bir öğrencinin talimatlara göre yarım saatte küplerden böyle bir modeli monte edip eğitebileceği göz önüne alındığında, sonuç değerlidir.
Herkes gösteriş yapabilir ve öğretebilir... Bu sonuç bir kişi hakkında çok şey anlatacaktır.
"999" bir destek veya direnç seviyesidir, genel olarak fark etmez, sadece bir "seviye"
seviye her mumda olmaz canı istediğinde olur o yüzden manzara
bu yüzden bir tren tarihi oluşturduğumda ve her mumu yazdığımda, daha önce olan son üç seviyeyi hala hatırlamak istiyorum.
bütün mesele burada. :)
=================================
Ahh, bunun biraz değişmesi gerekiyor. 100 genişliğinde bir sürgülü pencere kullanın.
ML savaşı var AI adamları burada 0.69033'e sahip ve bundan utanıyorlar
İlginç bir konu, teşekkürler, özellikle yoldaş "HAYIR"
zaten yapıldı, teşekkürler
Lucky_teapot'un profiline yanlışlıkla baktım, forumda bir konu vardı, bir makalenin linkini içeriyor. Bana öyle geliyor ki, tüm bunlar, gerçekten oradan taşındıysa MetaQuotes sayesinde, neredeyse hiç çalışmadığım mql4.com forumundan taşındı.
Makale neredeyse 9 yaşında, ancak şimdi denemenin günah olmadığı bir sürü faydalı şey gördüm. Sanırım Alexey'nin bu başlıkta birkaç kez bahsettiği boyutsal gecikme uzayını bile anladım.
Makalenin kendisini çok faydalı buluyorum - https://www.mql5.com/en/articles/1506
Bu kursun tüm dersleri de ilgi çekicidir - http://www.intuit.ru/studies/courses/2255/139/info
Lucky_teapot'un profiline yanlışlıkla baktım, forumda bir konu vardı, bir makalenin linkini içeriyor. Bana öyle geliyor ki, tüm bunlar, gerçekten oradan taşındıysa MetaQuotes sayesinde, neredeyse hiç çalışmadığım mql4.com forumundan taşındı.
Makale neredeyse 9 yaşında, ancak şimdi denemenin günah olmadığı bir sürü faydalı şey gördüm. Sanırım Alexei'nin bu başlıkta birkaç kez bahsettiği boyutsal gecikme uzayını bile anladım.
Makalenin kendisini çok faydalı buluyorum - https://www.mql5.com/ru/articles/1506
Bu kursun tüm dersleri de ilgi çekicidir - http://www.intuit.ru/studies/courses/2255/139/info
================================================= ========================
O zaman, makale büyük bir ilgiyle okundu. Bugün kulak biraz kesilmiş - "oyun", "tahmin edildi". Bir sürü matematik, akademik olarak böyle ama tabii detaylar bunlar. O zamandan beri, benim için asıl şey, girdi olarak yalnızca göstergelerin kullanılması, standart metriklerin kullanılmaması, yalnızca lot hacminin sınıflandırılması ve dinamik olarak belirlenmesidir.
O zamanlar sinir ağları (örneğin FANN) için çok fazla paket yoktu ve bunları MT4 ile bağlamak bir maceraydı. Şimdi, elbette, program seçimi çok daha zengin. Sadece öğrenmeye devam et.
İyi şanlar