Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1555
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
Karıştırma fikri ilginç, ama bana öyle geliyor ki, fiyat hareketini bir kilit noktadan diğerine rastgele ayarlamanız gerekiyor. Ve ZZ'nin yardımıyla blokları kendiniz yaratın, o zaman gerçekten bir pazar gibi olacak.
daha sonra model, bu tür uç noktaların ortaya çıkmasına neden olan kalıpları yakalayacaktır. Ve yeni verilerde saçmalık ortaya çıkabilir.
benim modelim fiyat hareketi biçimine bağlı olmayı değil, piyasayı SB'den ayıran oynaklık kümelenmesi gibi küçük kalıpları öğrenmeyi öğreniyor. Yani, bu saf ekonometri (benim versiyonuma göre)
Şimdi optimizasyon yaptım ve dizüstü bilgisayarın bunu zaten almadığını fark ettim. Demir normlarını almak gerekir. Ancak bu, optimal olmayan kodu teşvik edecek, bu yüzden ne yapabileceğime bir bakacağım.
ikinci değişken, catboost'u atmak ve her şeyi mql'de ormana yeniden yazmaktır. Ancak python'da keşfetmek daha uygundaha sonra model, bu tür uç noktaların ortaya çıkmasına neden olan kalıpları yakalayacaktır. Ve yeni verilerde saçmalık ortaya çıkabilir.
benim modelim fiyat hareketi biçimine bağlı olmayı değil, piyasayı SB'den ayıran oynaklık kümelenmesi gibi küçük kalıpları öğrenmeyi öğreniyor. Yani, bu saf ekonometri (benim versiyonuma göre)
Şimdi optimizasyon yaptım ve dizüstü bilgisayarın bunu zaten almadığını fark ettim. Demir normlarını almak gerekir. Ancak bu, optimal olmayan kodu teşvik edecek, bu yüzden ne yapabileceğime bir bakacağım.
Bilmiyorum, bence kümeleri ZZ'ye göre kesmek sadece verimli, özellikle de bunlara piyasadan ortalama inşaat kuralları eklerseniz. Sonuç olarak, bir noktaya farklı yollarla gelebilirsiniz ve numune bu tür yolların yalnızca küçük bir kümesine odaklanır ve bu şekilde numune dengelenir. Belki de farklı hedeflerimiz var ve bu nedenle belirli bir eğitim için daha uygun olan farklı düşünüyoruz. Yalnızca aynı boyuttaki kurala göre kümeleriniz var, bu, tahminciler iki kümenin kavşaklarında veri alırsa sadece SB üretir ...
Ve demir - evet, fantezi uçuşunu hızlandıracaksa al!
Bilmiyorum, bence kümeleri ZZ'ye göre kesmek sadece verimli, özellikle de bunlara piyasadan ortalama inşaat kuralları eklerseniz. Sonuç olarak, bir noktaya farklı yollarla gelebilirsiniz ve numune bu tür yolların yalnızca küçük bir kümesine odaklanır ve bu şekilde numune dengelenir. Belki de farklı hedeflerimiz var ve bu nedenle belirli bir eğitim için daha uygun olan farklı düşünüyoruz. Yalnızca aynı boyuttaki kurala göre kümeleriniz var, bu, tahminciler iki kümenin kavşaklarında veri alırsa sadece SB üretir ...
Ve demir - evet, fantezi uçuşunu hızlandıracaksa al!
ah, peki, farklı boyutlarda kümeler de yapılabilir, kurtaracağı gerçeği değil
Bence bütün karıştırma fikri kısır ama ilginç
ah, peki, farklı boyutlarda kümeler de yapılabilir, kurtaracağı gerçeği değil
Bence bütün karıştırma fikri kısır ama ilginç
Numunenin rastgele bölünmesi veya karışımınıza göre (eğer doğru anladıysam) fazla uydurmayı azaltmanın yollarından biridir. Bunun regresyonda ne kadar uygun olduğunu bilmiyorum, ancak sınıflandırmada bir patlama ile gidiyor.
evet, ancak geri dönüşlerde kalıp olmadığında, ne ölü bir lapa)
Karıştırma fikri ilginç, ama bana öyle geliyor ki, fiyat hareketini bir kilit noktadan diğerine rastgele ayarlamanız gerekiyor. Ve ZZ'nin yardımıyla blokları kendiniz yaratın, o zaman gerçekten bir pazar gibi olacak.
ZZ ve genellikle herhangi bir ek gösterge kullanmaya gerek yoktur. Yalnızca birkaç TF'ye sahip OHLC (TF'ler 4-6 kez farklılık göstermelidir. Örneğin, 1-5-30-H3... aylık bir TF'ye kadar. Kendiniz alın.) ve erken uyarı için belki daha fazla onay işareti.
Ayrı ayrı evrişimli yapıların yüksek ve düşük fiyatlarında. OHLC ile -tekrarlayan yapı. Ve böylece tüm kullanılan tf. Tüm bunların sinyalleri daha sonra örneğin tamamen bağlı bir ağa gönderilir.
Ayrıca, tekrarlayan ağdan geçen keneler, tam bağlı ağın girişlerinden birine bağlanmalıdır.
Mevduat artış oranı için optimize edin. Sonuç olarak, toplu ağın kendisi, partinin ne kadar olduğuna karar vermeli ve açılış ve kapanış noktalarını seçmelidir. Aşağı yukarı böyle.
ZZ ve genellikle herhangi bir ek gösterge kullanmaya gerek yoktur. Yalnızca birkaç TF'ye sahip OHLC (TF'ler 4-6 kez farklılık göstermelidir. Örneğin, 1-5-30-H3... aylık bir TF'ye kadar. Kendiniz seçin.) ve erken uyarı için belki daha fazla onay işareti.
Ayrı ayrı evrişimli yapıların yüksek ve düşük fiyatlarında. OHLC ile -tekrarlayan yapı. Ve böylece tüm kullanılan tf. Tüm bunların sinyalleri daha sonra örneğin tamamen bağlı bir ağa gönderilir.
Ayrıca, tekrarlayan ağdan geçen keneler, tam bağlı ağın girişlerinden birine bağlanmalıdır.
Mevduat artış oranı için optimize edin. Sonuç olarak, toplu ağın kendisi, partinin ne kadar olduğuna karar vermeli ve açılış ve kapanış noktalarını seçmelidir. Aşağı yukarı böyle.
ZZ ve genellikle herhangi bir ek gösterge kullanmaya gerek yoktur. Yalnızca birkaç TF'ye sahip OHLC (TF'ler 4-6 kez farklılık göstermelidir. Örneğin, 1-5-30-H3... aylık bir TF'ye kadar. Kendiniz seçin.) ve erken uyarı için belki daha fazla onay işareti.
Ayrı ayrı evrişimli yapıların yüksek ve düşük fiyatlarında. OHLC ile -tekrarlayan yapı. Ve böylece tüm kullanılan tf. Tüm bunların sinyalleri daha sonra örneğin tamamen bağlı bir ağa gönderilir.
Ayrıca, tekrarlayan ağdan geçen keneler, tam bağlı ağın girişlerinden birine bağlanmalıdır.
Mevduat artış oranı için optimize edin. Sonuç olarak, toplu ağın kendisi, partinin ne kadar olduğuna karar vermeli ve açılış ve kapanış noktalarını seçmelidir. Aşağı yukarı böyle.
ve üstte bir yay)
Ara ağlar için amaç fonksiyonu olarak ne önerirsiniz? Onlar. onlara ne öğretmeli?
Mevduat artış oranı ile. Bu hedef fonksiyondur. Yükseklerin konvolüsyonu ve minimumların konvolüsyonu ZZ'nin bir benzeridir. Bu dalga fraktallarını ortaya çıkarır. OHLC'ye göre tekrarlayan yapılar - mum kombinasyonları burada yakalanır - mum desenleri (fraktallar).
Farklı TF'lerden gelen verilere dayanan ızgaralar, farklı TF'lerdeki fraktalları ortaya çıkarır. Mevduat büyüme hızının amaç fonksiyonu, farklı zaman dilimlerinde ortaya çıkan fraktalların ne ölçüde dikkate alınacağını belirler.
ve üstte bir yay)
Bu bir amatör için.
Mevduat artış oranı ile. Bu hedef fonksiyondur.
Depozito nelerden oluşur? Al/sat/bekle komutlarından.
Bu komutlar, son NN tarafından eğitilecektir. Ve sonra onları tahmin et.
Ara ağlar ne öğrenmeli? Zikzaklı? Ağa bir şey öğretmek için cevabı göstermesi gerekir. Hangi zikzak algoritmasını ve hangi parametrelerle eğitim sinyali olarak kullanmayı öneriyorsunuz?