Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1606
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
her şeyden önce, başka hangi başarısız regresyonlar? saçmalık için sho, neden o zaman, görev daha karmaşık hale geldiğinde, MGUA da dışarı çıkıyor ??
ikincisi, benim örneğimde, MGUA ve boost için aynı verilere sahibim
üçüncüsü, herhangi bir yere dürtmenize gerek yok, neden python'da dört rastgele değer içeren bir matris oluşturmuyor ve ardından kümülatif toplamlarını yapmıyorsunuz? Güçlendirmeyi evde kontrol etmek için mi?
2 satır kod))
orada ne halt olduğunu merak ediyorum
mgua orijinal olanlardan sahte değişkenler yaratıyor, (kullanılan çekirdeğe bağlı olarak) tekrar ediyorum
mgua sahte değişkenler yaratıyor, (kullanılan çekirdeğe bağlı olarak) tekrar ediyorum
MGUA'yı unutun, size söylüyorum - benimkine benzer bir veri seti oluşturun ve güçlendirmenizi bunun üzerinde çalıştırın ve MGUA OLMADAN, sadece orman veya orada ne istersen ne olduğunu görün. Ya da tam olarak benim verilerimi içeren bir ders kitabı mı göndereyim?
MGUA'yı unutun, size söylüyorum - benimkine benzer bir veri seti oluşturun ve güçlendirmenizi bunun üzerinde çalıştırın ve MGUA OLMADAN, sadece orman veya orada ne istersen ne olduğunu görün. Yoksa benim verilerimle bir ders kitabı mı atayım?
Evet, güçlendirmenin sizden neden yetersiz öğrendiğinden bahsediyorum ama Mgua iyi. Sahte regresörler nedeniyle, örneğin polinom olanlar
y üzerinde x'in doğrusal bir regresyonunu alın, x^2, x^3'ü sahte regresör olarak ekleyin, eğriye uyan bir polinom regresyonu elde edersiniz
ve orman artık bir x'e o kadar net sığmayacak. Ve mgua, endüstriyel ölçekte sahte değişkenleri yığınlar
Sorunun teknik kısmından bahsediyorum. Bu yüzden Mgua'nın harika olduğunu düşünüyorsunuz, ancak güçlendirme aptalca. Çünkü kullanmayı bilmiyorsunEvgeny İyi günler, çok teşekkür ederim, eğer sadece bir uygulayıcı olduğun ve% 95'i olan başka bir yapı olmadığın için .... Ne yapıyorsun ( "üçüncü" örnek üzerinde test ) açısından GMDH (GMDH) (argümanların grup muhasebesi yöntemi) "tahmin yeteneği kriteri" olarak adlandırılır. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1. 82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_mutlak_gürültü bağışıklığı
MGUA ile ilgili ilk yayınların 1960'larda bir yerde başladığını hatırlatmama izin verin, bu " know-how")" , "üçüncü" örnek üzerindeki test ile fikir zaten 60 yaşında))
Ancak yaklaşımın kendisinin eskimediğini not ediyorum, bu yüzden A.G.'nin çalışmalarına aşina olmanızı şiddetle tavsiye ederim. Ivakhnenko ...
Örneğin, MGUA regresyonu sadece modern rastgele orman algoritmasının regresyonu ve oradaki her türlü artırma ile alay etmektir..
Şimdi, telgraflardaki bağlantılar pahasına .. Sinyallerden başka bir şey bulamadım, ancak yaklaşımınızı ve düşünce treninizi okumak ilginç, Dmitry doğru bir şekilde burada yayınlamanız gerektiğini söylüyor, açık bir şekilde kaba bir biçimde de olsa .. .
Ben sadece sinir ağını eğitebildiğimi iddia ediyorum ve gerçek pazardaki sinyalleri, yeterince eğitildiğini doğruluyor.
Bu konudaki genel başarısızlığın ve güvenilir sonuçların eksikliğinin arka planına karşı, bu, çalışan bir ağın ilk halka açık gösterimidir.
Sinyalleri izlediyseniz, muhtemelen ağın piyasaya doğru tepki verdiğini fark etmişsinizdir. Ayrıca, davranışı bizim olağan ticaret stratejilerimizle veya göstergelerle bağlantı kurmayla açıklanamaz, aksine davranışı genellikle mantıksızdır.
Bu aşamadaki performans önemli değil, burada ana şey bunun genellikle mümkün olduğu ve tahmin kalitesinin süresiz olarak artırılabileceğidir, bu bir zaman ve ekipman meselesidir.
Evet, güçlendirmenin sizden neden yetersiz öğrendiğinden bahsediyorum ama Mgua iyi. Sahte regresörler nedeniyle, örneğin polinomlar
x x y lineer regresyonunu alın, x^2, x^3'ü sahte regresörler olarak ekleyin, eğriye uyan bir polinom regresyonu elde edersiniz
ve orman artık bir x'e o kadar net sığmayacak. Ve mgua, endüstriyel ölçekte sahte değişkenleri yığınlar
Sorunun teknik kısmından bahsediyorum. Bu yüzden Mgua'nın harika olduğunu düşünüyorsunuz, ancak güçlendirme aptalca. Kullanmayı bilmediğin içinevet .. anladım))
Ama yine de, sahte MGUA regresörlerini beslediği ortaya çıktı.
Ve ormanın üretmemesi kötü
Aynı MGUA verileri kutudan çıktığı gibi işlenebildiğinden ve artırmanın bu regresörleri manuel olarak oluşturması gerektiğinden ... Ve hangilerinin xs oluşturulacağı, hepsi verilere bağlıdır
Bu ince ironiyi anlamadım, GMDH'nin bununla ne ilgisi var? Bunun benim bilgim olduğunu iddia etmedim, bu sonuçların basit bir kontrolü.
Ben sadece sinir ağını eğitebildiğimi iddia ediyorum ve gerçek pazardaki sinyalleri, yeterince eğitildiğini doğruluyor.
Bu konudaki genel başarısızlığın ve güvenilir sonuçların eksikliğinin arka planına karşı, bu, çalışan bir ağın ilk halka açık gösterimidir.
Sinyalleri izlediyseniz, muhtemelen ağın piyasaya doğru tepki verdiğini fark etmişsinizdir. Ayrıca, davranışı bizim olağan ticaret stratejilerimizle veya göstergelerle bağlantı kurmayla açıklanamaz, aksine davranışı genellikle mantıksızdır.
Verimlilik, bu aşamada önemli değil, buradaki ana şey, genel olarak mümkün olduğu ve tahminin kalitesinin süresiz olarak artırılabileceği gerçeğidir, bu bir zaman ve ekipman meselesidir.
ironiyi unutun))
metin mesajı sinyallerini piyasa performansıyla karşılaştırmak zor, ticareti daha görsel bir biçimde görmekten mutlu olurum. Ve yine, bir ticaret algoritması oluşturmak için eylemlerin algoritması, hangi özellikler, hedef nedir, verilerin nasıl önceden işlendiği vb.
Maks! ve a priori algoritmalar veya benzerleri gibi kalıpları aramak için ilişkisel kurallar kullanmayı denemediniz, bu yaklaşım gibi bir şey bana çekici geliyor
ironiyi unutun))
metin mesajı sinyallerini piyasa performansıyla karşılaştırmak zor, ticareti daha görsel bir biçimde görmekten mutlu olurum. Ve yine, bir ticaret algoritması oluşturmak için eylemlerin algoritması, hangi özellikler, hedef nedir, verilerin nasıl önceden işlendiği vb.
1) sadece TF M1, çünkü tahminler zaman dilimlerine bağlı değildir,
2) göstergenin sunucumdan soketler aracılığıyla bilgi istemesi gerekecek, çünkü bir istemcide tensorflow çalıştırmak gerçekçi değildir.
3) şimdi her mumdaki tüm modellerin hesaplanması 12-13 saniye sürüyor, sonra daha fazlası olacak, yakında her şey ekipmana dayanacak...
İkinci seçenek, ticaret görünümünde bir gösterge oluşturmaya çalışmaktır, ancak pine'in web soketlerini desteklediği bir gerçek değildir. Arka planda grafikler çizmek için başka seçenek yok - kimse buna inanmayacak.
Algoritma ve diğer şeylerle ilgili olarak, eğitim için giriş verilerini seçme mantığı dışındaki tüm soruları yanıtlamaya hazırım.
Evet, görselleştirme gerekli, sinyaller çarpık. AO tipinin bir göstergesini yapmak için bir fikir var - her mum çubuğunun altında, sıfırın üstünde ve altında bir tahmin gücüne sahip bir sütun var. Ama işte sorunlar:
1) sadece TF M1, çünkü tahminler zaman dilimlerine bağlı değildir,
2) göstergenin sunucumdan soketler aracılığıyla bilgi istemesi gerekecek, çünkü bir istemcide tensorflow çalıştırmak gerçekçi değildir.
3) şimdi her mumdaki tüm modellerin hesaplanması 12-13 saniye sürüyor, sonra daha fazlası olacak, yakında her şey ekipmana dayanacak...
İkinci seçenek, ticaret görünümünde bir gösterge oluşturmaya çalışmaktır, ancak pine'in web soketlerini desteklediği bir gerçek değildir. Arka planda grafikler çizmek için başka seçenek yok - kimse buna inanmayacak.
Algoritma ve diğer şeylerle ilgili olarak, eğitim için giriş verilerini seçme mantığı dışındaki tüm soruları yanıtlamaya hazırım.
Pekala, burada bir şey sormak zor, her şey veri ön işleme ile başlıyor ve bunun hakkında konuşmak istemiyorsunuz .. (
tamam.. merak ediyorum
1. algoritma para birimlerinde çalışıyor mu?
2. Tahmin, ileride sabit bir n mum uzunluğuna dayanmaktadır veya ağın kendisi ne kadar mum olduğunu söylüyor
3. Sinyali mum başına 12-13 saniye işlemek neden bu kadar uzun sürüyor?
4. neden hemen kamuya açık anlaşma yayınlarını hedefliyorsunuz?
5. Tahmin için veriler bir fonksiyon (fiyat, gösterge) veya daha karmaşık bir şey şeklinde kullanılır.
pysy en belirgin görselleştirme türü işlemlerdir
evet .. anladım))
Ama yine de, sahte MGUA regresörlerini beslediği ortaya çıktı.
Ve ormanın üretmemesi kötü
Aynı MGUA verileri kutudan çıktığı gibi işlenebildiğinden ve artırmanın bu regresörleri manuel olarak oluşturması gerektiğinden ... Ve hangilerinin xs oluşturulacağı, hepsi verilere bağlıdır
ya hayali özellikler ortaya çıkarmak için ayrı özel olanlar var, o zaman güçlendirmede de aynı olacak
mgua'nın kendisi, sıradan regresyon kullanılması anlamında zayıf bir algoritmadır, bu nedenle kutunun dışında özellikler üretir.