Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1623
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
Bir hesap izleyiciniz var mı?
Hayır, ticaret daha yeni başladı ve tam makine hala güvenilirlik açısından test edildiğinden henüz başlamadı bile. Aslında, vadeli işlemler bugün sona erdiğinden, bu nedenle, son bir veya iki haftadır, teklif tamamen teknik olarak çalışıyor ve herhangi bir, hatta şöyle olsa bile, sistemler çalışmaya başladı. Yarın yeni bir fuch'a geçeceğiz. Her şeyin hep zor geçtiği alıntının başında, göreceğiz...
Açıkçası, ben de testteyim, ancak bir şey çok uzun oldu))). Şimdi oklu resim yok, sadece bu var (puan olarak kar).
Tabii ki, bu sadece bir tesadüf olabilir.
Hepsi yanlış...
Bir model (sinir ağı) istenen sonucu vermiyor. Bir şeyler öğrenebilir ama bu yeterli değil. Bu nedenle girişte farklı özelliklerde 20-25 model yapıyorum. Şimdi 25 model aynı anda sinyal veriyor, nihai tahminde her birinin görüşü belirli bir ağırlıkla dikkate alınıyor. Bir modelin hesaplanması yaklaşık 0,5-0,7 saniye sürer, toplam 15-20 saniye + 25 model için de giriş tarihi hazırlamak gerekir, yani. her dakika için çok iş var)) python'da multithreading'i doğru kullanırsanız cevap 1-3 saniyeye düşürülebilir, ancak bunu henüz yapmadım.
Modelleri ayrı ayrı, normal modda eğitiyorum, yani. Veri seti, bir yıllık tarihin bir döneminden ve her zamanki gibi ileri eğitimden toplanır.
hedef nedir?
Hepsi yanlış...
Bir model (sinir ağı) istenen sonucu vermiyor. Bir şeyler öğrenebilir ama bu yeterli değil. Bu nedenle girişte farklı özelliklerde 20-25 model yapıyorum. Şimdi 25 model aynı anda sinyal veriyor, nihai tahminde her birinin görüşü belirli bir ağırlıkla dikkate alınıyor. Bir modelin hesaplanması yaklaşık 0,5-0,7 saniye sürer, toplam 15-20 saniye + 25 model için de giriş tarihi hazırlamak gerekir, yani. her dakika için çok iş var)) python'da multithreading'i doğru kullanırsanız cevap 1-3 saniyeye düşürülebilir, ancak bunu henüz yapmadım.
Modelleri ayrı ayrı, normal modda eğitiyorum, yani. Veri seti, bir yıllık tarihin bir döneminden ve her zamanki gibi ileri eğitimden toplanır.
Modeli her dakika eğitiyormuşsunuz gibi geliyor. Eğitilmiş bir modelin sonucunu almak genellikle saniyenin binde biri kadar sürer.
hedef nedir?
hedef yok herkes eşit
ne anlamda? Yani Y nedir?
Hepsi yanlış...
Bir model (sinir ağı) istenen sonucu vermiyor. Bir şeyler öğrenebilir ama bu yeterli değil. Bu nedenle girişte farklı özelliklerde 20-25 model yapıyorum. Şimdi 25 model aynı anda sinyal veriyor, nihai tahminde her birinin görüşü belirli bir ağırlıkla dikkate alınıyor. Bir modelin hesaplanması yaklaşık 0,5-0,7 saniye sürer, toplam 15-20 saniye + 25 model için de giriş tarihi hazırlamak gerekir, yani. her dakika için çok iş var)) python'da multithreading'i doğru kullanırsanız cevap 1-3 saniyeye düşürülebilir, ancak bunu henüz yapmadım.
Modelleri ayrı ayrı, normal modda eğitiyorum, yani. Veri seti, bir yıllık tarihin bir döneminden ve her zamanki gibi ileri eğitimden toplanır.
Hmm, "0.5-0.7 saniyelik hesaplama" MLP için çok fazla, belki bir kayan pencereli küçük veri kümelerinde öğrenip sonra hesaplıyorsunuz?
Sırayla gidelim:
1 İlk veriler nelerdir (satır(lar), zaman çerçevesi)
2 Eğitim veri kümesinin boyutu nedir (1k, 10k, 100k...)
3 özellikleri nelerdir
4 Hedef nedir
5 Ne tür bir ağ
Başlamak için yeterli...
Hmm, "0.5-0.7 saniyelik hesaplama" MLP için çok fazla, belki bir kayan pencereli küçük veri kümelerinde öğrenip sonra hesaplıyorsunuz?
Sırayla gidelim:
1 İlk veriler nelerdir (satır(lar), zaman çerçevesi)
2 Eğitim veri kümesinin boyutu nedir (1k, 10k, 100k...)
3 özellikleri nelerdir
4 Hedef nedir
5 Ne tür bir ağ
Başlamak için yeterli...
Ve lambanın hala gözlerde parlaması gerekiyor))