Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1550

Yeni yorum
 
forexman77 :

Rastgele ormanı öğrenmek için yeni dosyalanmış fiyatlar. Kırmızı çizgi tahmini var. Trend bölümleri olduğunda tahmin çizgisinin hiç düşmediğini fark ettim.


sorun değil, neden düşün

 
Maksim Dmitrievski :

sorun değil, neden olduğunu düşün

Neden, anladığım ve bildiğim kadarıyla. Başkalarının bu konuda ne düşündüğünü duymak ister misiniz?

 
forexman77 :

Neden, anladığım ve bildiğim kadarıyla. Başkalarının bu konuda ne düşündüğünü duymak ister misiniz?

çünkü sl orman tahmin edemez

verileri ölçeklendirmeniz gerekir, örneğin artışlar

ya da sadece fiyat bir özellik gibi olacaksa, bazı düz pazarları alın
 
Maksim Dmitrievski :

çünkü sl orman tahmin edemez

ARIMA gibi birden fazla değer önceden tahmin edildiğinde bunu mu kastediyorsunuz?

Her tahminim yalnızca bir çubuk ileride (ormanın bir zaman serisiyle çalışmadığını unutmayın). Ben de şu şekilde yapmaya çalıştım: Öngörülen çubuk eklendi ve arkadaki eskilerden bir çubuk çıkarıldı ve döngüden öyle geçti ki

emekli çubuğu öngörülenle değiştirerek, noktalı bir sürgülü pencere ile birkaç çubuğu önceden tahmin edin.

Böylece, genel olarak, birinci ve ikinci tahmin edilen çubuklar tekrarlanır.

GIF'te neler olduğunu nasıl öğreneceğiniz aşağıda açıklanmıştır: 

    def on_press(self, event ):
         if event .xdata!=None and event .xdata>= 1 :
           index = int ( event .xdata)
           index_ = ind[index:index + 30 ]
           if self.ln != 0 :
               self.ln.remove()
           X = z[index - 31 :index]
           X1 = z[index- 1 :index + 29 ]
           X=X.reshape(- 1 , 1 )
           X1 = X1.reshape(- 1 , 1 )
           y = z[index - 30 :index + 1 ]
           regr = RandomForestRegressor(max_depth= 5 , random_state= 0 , n_estimators= 10 )
           regr.fit(X, y)
           y_1 = regr.predict(X1)

           self.ln, = self.ax.plot(index_, y_1, color= 'red' )
 
forexman77 :

ARIMA gibi birden fazla değer önceden tahmin edildiğinde bunu mu kastediyorsunuz?

regresyon modellerinde , özellikler katsayılarla basitçe çarpılır, bu nedenle eğitim verilerinin sınırlarını aştığınızda her şey çalışır

orman, hem üst hem de alt marjinal değerlere sahip yaprakları eğitim verisi aralığında bölecektir. Yeni veri bu aralığın dışındaysa, o zaman orman bildiği en dıştaki yaprakların değerlerini gösterir.

yani düz bir çizginiz var çünkü orman bildiği uç değerleri gösteriyor
 
Maksim Dmitrievski :

neden sadece bazı test kullanıcıları örneğin zipline almıyor. Avantajı nedir?

o zaman MT5'te herhangi bir şey sürmeniz gerekmez, o zaman dll'ye özellikle ihtiyaç yoktur

MLflow zaten Python'da. Zipline sonucunu içinde saklayabilirsiniz .

Daha fazla seçeneğe sahip olduğundan, MT5 test cihazında ticaret stratejisini yine de kontrol edeceksiniz.

 
Maksim Dmitrievski :

regresyon modellerinde, özellikler katsayılarla basitçe çarpılır, bu nedenle eğitim verilerinin sınırlarını aştığınızda her şey çalışır

orman, hem üst hem de alt marjinal değerlere sahip yaprakları eğitim verisi aralığında bölecektir. Yeni veri bu aralığın dışındaysa, o zaman orman bildiği en dıştaki yaprakların değerlerini gösterir.

yani düz bir çizginiz var çünkü orman bildiği uç değerleri gösteriyor

Evet, prensipte, artışları tahmin etme ve bunları ilk çubuğa ekleme ve böylece istenen derinliğe gitme seçeneği olarak.

Neden sordum, çünkü ormanın verileri normalleştirmesi gerekmiyor, ama öyle görünüyor.

 
forexman77 :

Evet, prensipte, artışları tahmin etme ve bunları ilk çubuğa ekleme ve böylece istenen derinliğe gitme seçeneği olarak.

Neden sordum, çünkü ormanın verileri normalleştirmesi gerekmiyor, ama öyle görünüyor.

Peki, durağan olmayan zaman serileri söz konusu olduğunda, onları en azından bir süre ötesine geçmeyecekleri makul bir aralığa getirmek gerekir.

Farklılaşma ne kadar güçlüyse bilgi kaybının da o kadar büyük olduğunu unutmayın.

bu nedenle, iki ucu keskin bir kılıçtır - ve orijinal seri çok uygun değildir ve birim gecikmeli artışlar çok iyi değildir, çünkü çok fazla bilgi kaybetmek

infa, tam olarak ortalamanın zaman içindeki kayması hakkında kaybedilir ve başka bir şey değildir. Süper küfür programlarımda bunu erişilebilir bir şekilde açıklamaya çalışıyorum.

 
Roffield :

MLflow zaten Python'da. Zipline sonucunu içinde saklayabilirsiniz .

Daha fazla seçeneğe sahip olduğundan, MT5 test cihazında ticaret stratejisini yine de kontrol edeceksiniz.

belki sonra işine yarar teşekkürler

 
1
1...154315441545154615471548154915501551155215531554155515561557...3399
Yeni yorum
Neden: