Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1146
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
Beni fazla abartıyorsun) Girişten daha ileri gitmedim)
Kendilerinin yazdığı gibi, bu, doğayla (çevreyle) oyunların bir tür alt sınıfıdır. Modellerimizin hemen hemen hepsinin doğayla olan oyunu çerçevesinde olduğuna eminim ama bu “haydutlar” ne kadar uygun bilemiyorum.
Gizli Markov Süreçlerini tercih ederim. Durağan olmama, tüm değişkenleri gözlemlemememizin bir sonucu olabilir. Kabaca söylemek gerekirse, bizim için durağan olmayan süreç, durağan süreçten türetilecektir, ancak yalnızca piyasa yapıcı tarafından bilinecektir.
Kodu atabilirim ama birinin anlayıp yeni bir şey sunacağından emin değilim :)
Anlıyorum, saçmalık saçmalık))
Buradaki nokta gözetleme değil, belirli koşullar altında da gerçekleşebilmesine rağmen , OOS sonucunun gerçek hayatta + - tekrarlanmasını istediğiniz için OOS'un mümkün olduğunca gerçek hayata yakın olması gerektiği gerçeğidir. daha uzak bir geçmişte test edin, o zaman geçmişe yakın olacak ve bu süre zarfında piyasa az çok değişebilir. Yönteminiz tamamen saçma olabilir, örneğin, OOS ile gerçekleri yıllarca ayırırsanız)))
Saçmalığı kendin yazıyorsun çünkü. piyasa, lern ile ilgili olarak hem geçmişte hem de gelecekte değişebilir. Üstelik, Lern bugüne ne kadar yakınsa, pazarın yarın değişmesi o kadar az olasıdır. Ve ben sadece algoritmanın herhangi bir OOS'ta nasıl genelleyebildiğine bakıyorum.
Az önce birisi size bunun böyle olması gerektiğini söyledi ve neden gerçekten bilmiyorsunuz, sadece tahminler
kesinlikle fark yok
elinde bayrak gerçek her şeyi yerine koyacak
Kodu atabilirim ama birinin anlayıp yeni bir şey sunacağından emin değilim :)
Bazen kendi kodunuzda bir aydır çalışmadığınızı anlamak zor)
elinde bayrak gerçek her şeyi yerine koyacak
Tanrım, ne gerçek, burada haydutları tartışıyoruz
Buradaki nokta gözetleme değil, belirli koşullar altında da gerçekleşebilmesine rağmen , OOS sonucunun gerçek hayatta + - tekrarlanmasını istediğiniz için OOS'un mümkün olduğunca gerçek hayata yakın olması gerektiği gerçeğidir. daha uzak bir geçmişte test edin, o zaman geçmişe yakın olacak ve bu süre zarfında piyasa az çok değişebilir. Yönteminiz tamamen saçma olabilir, örneğin, OOS ile gerçekleri yıllarca ayırırsanız)))
Saçmalığı kendin yazıyorsun çünkü. piyasa, lern ile ilgili olarak hem geçmişte hem de gelecekte değişebilir. Üstelik, Lern bugüne ne kadar yakınsa, pazarın yarın değişmesi o kadar az olasıdır. Ve ben sadece algoritmanın herhangi bir OOS'ta nasıl genelleyebildiğine bakıyorum.
Genel olarak, algoritmik ticaretin tüm özü, piyasanın en azından kısmen sürekli değişmesidir, bilgi yayılımının bir sonucu olarak bir tür "atalet" vardır. Yani, dün olanın bir ay (bir yıl) öncesine göre bugün olması daha olasıdır, OOS'u gerçek hayata daha yakın olacak şekilde optimize edersiniz, sonra MO'yu OOS verileriyle yeniden öğrenirsiniz, sorun nedir? Genellikle herkes bunu yapar, önce öğrenmek ve öğrenmek için öğrenmek, treni kontrol etmek ve sonra öğrenmek için yeniden öğrenmek + optimize edilmiş bir parametre konfigürasyonu üzerinde test etmek olarak ayrılırlar.
PS, elbette, tartışmayacağım ve ısrar etmeyeceğim, yukarıdaki meslektaşım doğru bir şekilde “gerçek her şeyi yerine koyacak” dedi, piyasanın dersleri forum demagojisinden daha iyi hatırlanıyor))
Genel olarak, algoritmik ticaretin tüm özü, piyasanın en azından kısmen sürekli olarak değişmesidir, yani atalet gibi, bilgi yayılımının bir sonucu olarak. Yani, dün olanın bir ay (bir yıl) öncesine göre bugün olması daha olasıdır, OOS'u gerçek hayata daha yakın olacak şekilde optimize edersiniz, sonra MO'yu OOS verileriyle yeniden öğrenirsiniz, sorun nedir? Genellikle herkes bunu yapar, önce öğrenciye bölünür ve öğrenen üzerinde öğrenmeyi eğitir, treni kontrol eder ve ardından öğrenen üzerinde yeniden eğitir + optimize edilmiş bir konfigürasyon üzerinde eğitir.
peki OOS'un hangi tarafında fark var? ))
özellikle lern ve train'in aynı şey olduğunu düşündüğünüzde (Test'in ne anlama geldiğini anladım, ancak bu seçimi iptal etmiyor)
peki OOS'un hangi tarafında fark var? ))
özellikle lern ve train'in aynı şey olduğunu düşündüğünüzde (Test'in ne anlama geldiğini anladım, ancak bu seçimi iptal etmiyor)
yazım hatası teşekkürler düzeltildi
fark büyük, OOS gerçek hayata daha yakın, gerçek hayata daha yakın olanı optimize etmeniz gerekiyor ve FIG'de neyin ne zaman olduğunu bilmiyor
yazım hatası teşekkürler düzeltildi
fark büyük, OOS gerçek hayata daha yakın, gerçek hayata daha yakın olanı optimize etmeniz gerekiyor ve FIG'de neyin ne zaman olduğunu bilmiyor
görev, 2 parçanın ayırt edilemez olmasını sağlamaktır (aynı hatalar, vb.), bu bağlamda, genellikle tüm anlamını yitirenle neyin sallandığının tanımı
Tanrım, gerçek nedir, burada haydutları tartışıyoruz.
Peki, RDF'de "Haydut algoritması" ne uyguladınız?
Veya "Haydut" algoritması için özel olarak herhangi bir şey kodladınız mı?