Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 381
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
MO her zaman hazır anlamlı bir modeldir. Bazen o kadar anlamlıdır ki, nasıl çalıştığını hemen anlayamazsınız. İşte gradyan artırma hakkında bir makale, örneğin https://habrahabr.ru/company/ods/blog/327250/ Bir makale, açıklamalar ve formüller var ama mql'ye aktarma isteğimi gerçekleştiremedim, öyle çok zor.
Mesele biraz farklıdır, anlamlılıkta değil, dar uzmanlaşmada.
Arima, garch - göstergeler ve TA olmadan doğrudan fiyatlar ile çalışın. Bunu yapmak için, fiyat serisini durağan bir vektöre dönüştürmek için yerleşik bir algoritmaları var ve hatta önceki hatalara bağlı olarak tahminleri düzeltme (MA bileşeni) gibi incelikler bile var. Ancak aynı zamanda, diğer (fiyatlar değil) veriler için işe yaramazlar, bu modeller örneğin resimleri sınıflandıramayacak.
Zaman serilerini eğitim için nörona aktarırsanız, fiyatın herhangi bir otokorelasyonunu, mevsimsel ve trend bileşenlerini aramaz, nöron nasıl olduğunu bilmez. Sadece kendisine ne verildiğini hatırlayacak ve test veya gerçek ticaret sırasında yeni veriler için geçmişteki benzer fiyat vektörlerini "hatırlayacak" ve daha önce olduğu gibi ticaret yapacak ve bu da Forex'te bir düşüş anlamına geliyor.
Nöronun fiyatı tahmin etmek için yardıma ihtiyacı var - ilk önce, Arima gibi otokorelasyonu, trendi, mevsimselliği belirleyebilecek ve bu göstergelerin değerlerini nörona aktarabilecek göstergeleri kendiniz bulun. O zaman Arima ve Garch'a yetişmek için en azından biraz şansı olacaktı.
Ayrıca önemli olan - Arima, zamanı dikkate alarak bir tahminde bulunur. Bu model, fiyatların geldiği sırayı açıkça hatırlar ve tahmin için bir tür kayan pencere kullanır, son birkaç fiyatı alır ve onlar için bir tahmin yapar. Fiyatların hangi sırayla geldiğine dair hiçbir ipucu olmadan tüm eğitim masasıyla anında çalışan bir nöronun aksine.
+100
Burada bazı yararlı şeyler yaptığımızı ve zaten tüm açık gerçeklerden etkilenmediğimizi düşündüm )) Arima'nın zamanı dikkate alarak bir tahmin yapmasına, çalışan örnekler göstermesine izin verin, çünkü bu kadar çok insan bunun üzerinde çalışıyor mu?! ayy... geldi :) Bu, 2. sıraya geçilen grub gibi basit bir model. üniversiteler, ne yazık ki beşeri bilimler okudum .. ve orada böyle bir şey yok
Bilginizi dünyanın geri kalanına genellemeyeceğiz.
Yayınlara bakılırsa, ticarette ana akım bu. Ve grarch, erken çocukluk döneminde grarch okuyan ve tüm yaşamlarını sürdüren yüksek kaşlı uzmanlar tarafından kullanılır - basit bir şey bile değil.
Bilginizi dünyanın geri kalanına genellemeyeceğiz.
Yayınlara bakılırsa, ticarette ana akım bu. Ve grarch, erken çocukluk döneminde grarch okuyan ve tüm yaşamlarını sürdüren yüksek kaşlı uzmanlar tarafından kullanılır - basit bir şey bile değil.
Bu alandaki bilgim küçük, başlangıç seviyesi, sadece her zaman dolaylı işaretlere güveniyorum, ayrıca birçok tanıdık tüccar var (aptallıktan uzak)
Eh, modelin büyük bir komplikasyonuyla, birinde geliştirme artık mümkün değil, tabii ki, yani. artık özel ticaretle ilgili değil
Eh, modelin büyük bir komplikasyonuyla, birinde geliştirme artık mümkün değil, tabii ki, yani. artık özel ticaretle ilgili değil
Bu ok. doğru açıklama. Bazen bazı projeler vardır, ancak bir tahminden sonra - bu, 5-6 programcısı ve bir yıllık çalışması + finansmanı olacak bir kişidir. Ve projektör yok.))
Özel tüccar, daha az etkili olsa bile daha basit bir şeye ihtiyaç duyar. Şimdi klasik stratejileri (mantık anlamında) ve MO'yu bir şişede birleştirmeyi düşünüyorum. Klasik zaten birçok şeyi çözüyor ve eğer eklenmişse ve MO'ya ek işlevsellik atanmışsa, sonunda her ikisi de basitleştirilebilir. Aslında MO'nun teknik uygulamalarında bu böyle yapılır.
Ama hala görevleri nasıl birleştireceğimi ve dağıtacağımı gerçekten bilmiyorum.
Bu ok. doğru açıklama. Bazen bazı projeler vardır, ancak bir tahminden sonra - bu, 5-6 programcısı ve bir yıllık çalışması + finansmanı olacak bir kişidir. Ve projektör yok.))
Özel tüccar, daha az etkili olsa bile daha basit bir şeye ihtiyaç duyar. Şimdi klasik stratejileri (mantık anlamında) ve MO'yu bir şişede birleştirmeyi düşünüyorum. Klasik zaten birçok şeyi çözüyor ve eğer eklenmişse ve MO'ya ek işlevsellik atanmışsa, sonunda her ikisi de basitleştirilebilir. Aslında MO'nun teknik uygulamalarında bu böyle yapılır.
Ama hala görevleri nasıl birleştireceğimi ve dağıtacağımı gerçekten bilmiyorum.
Buraya kadarki fikrim şu: Bu forumdaki tüm makaleleri tekrar okudum :)) Gerekli olduğunu düşündüğüm bir şey yazdım, her türlü dönüşümü az çok durağan bir forma + deneyim ve becerilerim, şimdi itiyorum hepsi sınıflandırıcılara ve NS'ye ve ne olacağına bakın, + genetik bir algoritma aracılığıyla parametrelerin seçimi. Kısacası, ilk izlenim, NS'yi nasıl eğitirseniz eğitin, karlılığı korurken uzun bir aralıkta istikrarı sağlamanın çok zor olduğudur, her zaman yeniden eğitmeniz gerekecektir. Kısa vadede para kazanmak mümkün ama uzun vadede nasıl görüneceği belli değil.
Şimdi odak noktası, değerleri ns'ye doldurulabilen uyarlanabilir göstergeler yönündedir. aynı garch mb yardımcı olabilir, ancak şimdilik xs
Hangi makine öğrenme algoritması kullanılmalıdır ?
Hangi makine öğrenme algoritması kullanılmalıdır ?
Evet, sınıflandırma için, destek vektörü yöntemi ve Bayess ve rastgele orman en hızlı ve öfkeli ve yeniden eğitim olmadan. Ayrıca konvolüsyon yapabilirsiniz
Microsoft'un da kendi rastgele ormanı var, adını unuttum ... harika olduğunu söylüyorlar. Ormancılık ya da onun gibi bir şey
Stok tahmini:
https://gallery.cortanaintelligence.com/browse?s=stock
Arama:
https://gallery.cortanaintelligence.com/CustomModule/Train-Score-Timeseries-1
https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Time-Series-Forecasting-8
diplerning:
https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Neural-Network-Convolution-and-pooling-deep-net-2
Evet, sınıflandırma için, destek vektörü yöntemi ve Bayess ve rastgele orman en hızlı ve öfkeli ve yeniden eğitim olmadan. Ayrıca konvolüsyon yapabilirsiniz
Microsoft'un da kendi rastgele ormanı var, adını unuttum ... harika olduğunu söylüyorlar. Ormancılık ya da onun gibi bir şey
https://gallery.cortanaintelligence.com/browse?s=stock
Arama:
https://gallery.cortanaintelligence.com/CustomModule/Train-Score-Timeseries-1
https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Time-Series-Forecasting-8
Hepsi havalı, bilimsel, normal insanların anlayışının ötesinde, ancak psikolojinin ve kuklaların hüküm sürdüğü pazarlarla hiçbir ilgisi yok.
Beyler, kendinizi aldatmayı ve son derece zeki oyuncaklar icat etmeyi bırakın, en azından bilim adamlarını oynuyorsanız, o zaman en azından bunun sadece bir oyun olduğunu, atış oyunları veya yarış gibi ve matematiğin ve katı formüllerin ötesinde olan Piyasayı anlamamanın farkına varın. .
Bütün bunlara neden ihtiyacın var? Tekrar tekrar tahminin gerekli olmadığını söylediler, onsuz 50/50 yapabilirsiniz, asıl mesele para yönetimi ve çelik sinirler, içeriden öğrenenler dışında kimse fiyatın nereye gideceğini bilmiyor ve 100 bilmiyorlar. %, onlar da risk alırlar, ancak çelik topları ve derin cüzdanları vardır, risk almayı bilirler, ancak sinir ağlarını ve rastgele ormanları bile bilmezler veya kendileri "et" in dikkatini dağıtmak için bu tür yanlış stratejiler yayarlar. ”.
Hepsi havalı, bilimsel, normal insanların anlayışının ötesinde, ancak psikolojinin ve kuklaların hüküm sürdüğü pazarlarla hiçbir ilgisi yok.
"Tıklayıcılar" olarak adlandırılan, yani DC için ana pazar eti olan böyle bir tüccar kategorisi var. Ona para yönetimi ve çelik gibi sinirler gibi ilkel kategorilerinizle muamele ediyor gibisiniz.
Mükemmel bir örnek, hala kendi kaynağı üzerinde psikolojisini ve mastürbasyonunu frenlemeye çalışan Timofey Martynov'dur :) Algo tüccarlarının bununla bir sorunu yoktur ve riskler minimumdur, çünkü. tüm bu saçmalıkları psikoloji ve her türlü oyuncak bebek ve diğer çöplerle çoktan geçtiler