Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 346
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
AMA .. bu teknolojiyi kullanmanın amacı, görevle bir kişiden daha iyi başa çıkması değil, sadece kolaylık, hız ve yüksek performans ...
Daha iyi başa çıkıyorlar, daha az tanıma hatası
son derece uzmanlaşmış sinir ağları, görüntüleri tanımada daha iyi ve çok daha hızlıdır. Başka bir şey de, bir nesne eğitim örneğinin ötesine geçerse ve doğru bir şekilde tanınamıyorsa, kişi diğer beyin kaynaklarını birbirine bağlar ve bunlar basitçe NN'ye dahil edilmez.
ama doğrudan “gizli” bir şey bulamayacaklar, bence tahmin edicilerin seçimine bilinçli olarak yaklaşmanız gerekiyor.
LSTM'ye gelince, bence zaman serileri için iyi olmalılar, çünkü Sadece alış ve satış sinyallerini genelleştirmekle kalmayıp, aynı zamanda piyasa değişikliklerine ve tahmincilerin geçmiş davranışlarına bağlı olarak farklı alanlardaki tahmin edicilerin etkinliğindeki değişikliklere uyum sağlayabilir, bu NN'nin "hafızası" olacaktır.Daha iyi başa çıkıyorlar, daha az tanıma hatası
son derece uzmanlaşmış sinir ağları, görüntüleri tanımada daha iyi ve çok daha hızlıdır. Başka bir şey de, bir nesne eğitim örneğinin ötesine geçerse ve doğru bir şekilde tanınamıyorsa, kişi diğer beyin kaynaklarını birbirine bağlar ve bunlar basitçe NN'ye dahil edilmez.
ama doğrudan “gizli” bir şey bulamayacaklar, bence tahmin edicilerin seçimine bilinçli olarak yaklaşmanız gerekiyor.
tamam.. peki, sadece ağın deneysel olarak gerçekten neler yapabildiğini kontrol etmek için açıkça çözülebilir ama çok zor olan belirli bir görev belirlemeye çalıştınız mı ..
örneğin, kasıtlı olarak deterministik bir bileşene sahip çok gürültülü yapay olarak yapılmış bir örnek, bir tür karmaşık fonksiyon, önceden bilinmeseydi, onu gözle hesaplamak imkansız olurdu ...
belki bu tür çalışmalara bazı referanslar vardır ....
ve bir şey daha: gecikmeli bir ağ deneyin .Bu arada, ne düşünüyorsunuz, neden tahminde sinir ağlarına ihtiyacımız var ... Açıklayacağım:
asıl şeyi anlamanız gerekir - ya nöronlar gerçekten gözlere gizlenmiş, karmaşık ilişkiler çıkarabilir ya da örneğin, yine de insan beyni / gözler rahatlıkla üstesinden gelebilir ama insanı bu tür rutin işlerden kurtarmak gerek...
İşte size basit bir örnek: Bir havaalanında yüz tanıma. bir kişi bu görevle kolayca başa çıkıyor ama bu işlemi otomatikleştirmek gerekli hale geldi ve bu sorunu geleneksel yöntemlerle çözemezsiniz.. sinir ağları gibi bazı teknolojiler birbirine bağlı.. AMA.. bu teknolojiyi kullanmanın amacı değil görevle bir insandan daha iyi başa çıkıyor, ancak sadece kolaylık, hız ve yüksek performans...
Peki ya ticaretteki bu iş: bir sinir ağı kullanarak örüntü tanıma görevi.. neden? İnsan beyni bu sorunu çözemez mi? yüz tanıma gibi...
1000 kişiden biri tanıdık bir yüzü anında tanır...
Sinir ağlarının gerçekten biyolojik bir nöronu aşan bir potansiyeli var mı?
NS, en azından aynı yüz tanımada ve her şeyde ve herkeste "insan nöronunu" aşan bir potansiyele sahiptir.) Bu açık, bir nevi. İnsanların işçilik maliyetlerini onlarca hatta yüzlerce kat azaltır.
Nöronlar genel olarak tahmin yapmak için değildir. Nöronlar tarafından yapılan tahmin, daha çok tanımanın (sınıflandırmanın) bir yan etkisidir. Tip: gün batımında güneş kırmızıdır (tanıma) - yarın rüzgarlı bir gün (tahmin).
İyi bir tüccar, genellikle elleriyle herhangi bir sistemden daha iyi işlem yapar ve otomatik sistemler bunu daha iyi yapmaz, ancak monitöre bakmamaları ve pantolonlarından dışarı çıkmamaları için.)
NS, en azından aynı yüz tanımada ve her şeyde ve herkeste "insan nöronunu" aşan bir potansiyele sahiptir.) Bu açık, bir nevi. İnsanların işçilik maliyetlerini onlarca hatta yüzlerce kat azaltır.
Nöronlar genel olarak tahmin yapmak için değildir. Nöronlar tarafından yapılan tahmin, daha çok tanımanın (sınıflandırmanın) bir yan etkisidir. Tip: gün batımında güneş kırmızıdır (tanıma) - yarın rüzgarlı bir gün (tahmin).
İyi bir tüccar, kural olarak, herhangi bir sistemden ve otomatik sistemlerden daha iyi elleriyle ticaret yapar, daha iyi bir iş yaptıkları için değil, monitöre bakmamaları ve pantolonlarından dışarı çıkmamaları için. )
bu bir çelişki değil mi...
tamam.. peki, sadece ağın deneysel olarak gerçekten neler yapabildiğini kontrol etmek için açıkça çözülebilir ama çok zor olan belirli bir görev belirlemeye çalıştınız mı ..
örneğin, kasıtlı olarak deterministik bir bileşene sahip çok gürültülü yapay olarak yapılmış bir örnek, bir tür karmaşık fonksiyon, önceden bilinmeseydi, onu gözle hesaplamak imkansız olurdu ...
belki bu tür çalışmalara bazı referanslar vardır ....
Çok az deneyimim var, şimdi yalnızca halihazırda çalışan bir stratejiyi NN aracılığıyla geliştirmenin sonuçları var .. yani. NS, aynı tahmin edicilerle, pazara giriş sinyallerini benim kodlamaya çalıştığımdan daha iyi buldu.
Ağları gecikmeli okuyacağım, teşekkürler, kendimi bilmiyorum
bu bir çelişki değil mi...
Çelişkiyi nerede görüyorsunuz? Anlamıyorum.
öncekine göre İleti. Nöronlarda gürültü bastırıcılar var.
Çelişkiyi nerede görüyorsunuz? Anlamıyorum.
öncekine göre İleti. Nöronlarda gürültü bastırıcılar var.
peki ya..
Sinir ağı, en azından aynı yüz tanıma ve her şeyde ve her şeyde "insan nöronunu" aşan bir potansiyele sahiptir, ancak aynı zamanda tüccarı manuel olarak, yani AI kullanmadan ve potansiyeli daha düşük olan ve kim tüm bu görevlerle çok daha kötü başa çıkıyor , bir nedenden dolayı, aniden herhangi bir sistemden daha iyi ticaret yapmak zorunda ...
bu tam bir çelişki
ve bu Yuri, hadi, yoksa beni biraz dondurur .. tüm bunlar, üzgünüm Mösyö ..)
peki ya..
Sinir ağı, en azından aynı yüz tanıma ve her şeyde ve her şeyde "insan nöronunu" aşan bir potansiyele sahiptir, ancak aynı zamanda tüccarı manuel olarak, yani AI kullanmadan ve potansiyeli daha düşük olan ve kim tüm bu görevlerle çok daha kötü başa çıkıyor , bir nedenden dolayı, aniden herhangi bir sistemden daha iyi ticaret yapmak zorunda ...
bu tam bir çelişki
ve bu Yuri, hadi, yoksa beni biraz dondurur .. tüm bunlar, üzgünüm Mösyö ..)
Affedilmeden de yapabilirsiniz ama ben size daha aşinayım.) Sen ne istersen onu yaparsın, beni rahatsız etmez.
Karmaşık modern sinir ağı, hamamböceğine benzer bir beyne sahiptir. Hamamböceği, oldukça geniş bir görev yelpazesiyle başarıyla başa çıkıyor. NN'nin yüksek hızı ve tüm NN'nin yalnızca bir sınıf problemi çözmesi nedeniyle, yalnızca bu sınıfla başa çıkıyor, başka hiçbir şeyle değil.
Bir tüccar, NN'nin neyi eğitmediğini (veya öğrenmediğini) görebilir. Ayrıca, Ulusal Meclis'ten farklı olarak, daha geniş bir görev yelpazesiyle başa çıkabilir. Yani, teorik olarak bile, tüccarın fırsatları daha büyüktür ve ultra hızlı bir tepki gerektirmiyorsa, NS'den daha iyi ticaret yapma yeteneğine sahiptir.
Bu arada, Ulusal Meclis hala yanılıyor. NS için %90 güvenilirlik iyi bir göstergedir.
Genel olarak ağlar ve felsefi yansımalar hakkında harika sözler.
Aynı zamanda, ağları yeniden eğitme konusunda ne kanıt ne de yansıma görmüyorum.
Yani tüm ağlarınız aşırı eğitimli mi değil mi?
not.
Konunun başında asıl soru buydu.
RNN ve RNN3 ve MQL5 üzerine yayınlanmamış makalesi var, ancak boşuna. RNN, optimize edicide RNN3'ten daha iyi performans gösterir.
RNN3'te bir hata olduğu için -
veriler 5 puan için istenir ve olasılık 4 için hesaplanır ve mevcut çubuk a0'dan başlamaz, ancak bir nokta kayması ile, yani. a1 ile. Olasılığı şu an için değil, a1 noktası için hesaplarsınız - bu yüzden sonuçlar a0) için kötüdür)
// Преобразование показаний технического осциллятора RSI в диапазон от 0 до 1 включительно
double a0 = rsi[0] / 100.0;
double a1 = rsi[p] / 100.0;
double a2 = rsi[2*p] / 100.0;
double a3 = rsi[3*p] / 100.0;
double a4 = rsi[4*p] / 100.0;
// Вычисление вероятности
double results=RNN(a1,a2,a3,a4);
onlar. ihtiyaç =RNN(a0,a1,a2,a3);
Pekala, 5 puan saymak için - bir kütüğe ihtiyacınız var. matrisi 32 kurala yükseltin, yani 2 5 . Vb. daha fazla puan/giriş gerekiyorsa. 10 giriş varsa, bu 2 10 = 1024 giriş değişkenidir))) MT5 bunu optimize edebilecek mi acaba?