Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1782
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
Ne paylaşıyorsun? ve artışlar size uymadı. Esasen zamanı hesaba katarak hız verirler. Ama ortalama almadan yapamam. Ancak ortalama değerleri hesaba katmaya başlarsanız, vahşiler hızla ortaya çıkar. Bir yerde çalışan bir orta olmalı. Son kene, bar, bu yeterli değil, biraz daha vahşi.
Farklı sayıda küme için farklı gecikmelere sahip 2 veya daha fazla ek
Bir çift artış arasında işlevsel bir bağımlılık olmadığından, bulut aptalca yarıya bölünür ve bu böyle devam eder. Artımlardan daha akıllı bir şeye ihtiyacımız var. Belki bir şekilde dönüştürülmeleri gerekir.
örnekler
Farklı sayıda küme için farklı gecikmelere sahip 2 veya daha fazla ek
Bir çift artış arasında işlevsel bir bağımlılık olmadığından, bulut aptalca yarıya bölünür ve bu böyle devam eder. Artımlardan daha akıllı bir şeye ihtiyacımız var. Belki bir şekilde dönüştürülmeleri gerekir.
örnekler
Yaklaşık birkaç artış anlamadı. Son 2 çubukta mı yoksa başka bir şeyde mi?
Ben de hızlar ve ortalamalar açısından aynı şeyi düşündüm. İyi için, sistemler farklı zaman dilimlerinde, farklı zaman dilimlerinin etkileşimi konusunda eğitilmeli ve kene saçmalığı olmalıdır. onlar. TS herhangi bir karar verdiğinde kene davranışları da vurgulanmalıdır.
Farklı TF'ler, mevcut durumdan uzaktaki özelliklerin ağırlığında sadece bir azalmadır. Semko'nun orada kendi sistemi var, ama ben TF'yi daha çok seviyorum, tekdüzelik ve aşırılıkların dikkate alınması var.
Düşündüm. Siparişi fiyat bulutuna veriyoruz ve buna göre vakaların yüzde 99'unda eksi bir düşüş olacak. Ama yanılmadıklarını nasıl değerlendireceklerini. En yakın ekstremumlara göre, eksi en yakın ekstremin ötesine geçtiyseniz, bir geyik olmadan kapatabilirsiniz.
Son birkaç çubukta ve 120 çubuğun tarihinde ne ölçebiliriz. Bir ayda 10 yıl oluyor. Yeter beğenin.
Mantar hızları 2, 14, 30, 120, 480 ve maksimumu ve bükülmeleri bulun
Bitişik onay kutuları arasında dağılma ve maksimumları ve bükülmeleri bulma
Mashki'den fiyattaki maksimum fark, ancak bunlar genellikle fiyattaki gerçek aşırı uçlardır.
Maksimum ve minimum değerleri vurgulayan ortalama trend süresi
Trendlerdeki ortalama spreadler, ala Donchian.
trendleri ve daireleri ve sürelerini ayırabilirsiniz.
Bir dairedeki trendlerin ortalama süresi. Kıdemli olanlarda genç zaman dilimlerinin eğilimleri.
Ortalama eğilim süresi.
Ve diğerlerine bağlı olarak çeşitli parametreler önemli hale geliyor gibi görünüyor. Ve bağlantı net değil. Kıdemlilere küçük TF'leri örmek ilk akla gelen şey, ancak bunun yeterli olmadığı açık. Ve henüz bağlantılarda mantığı bulamıyorum.
Yaklaşık birkaç artış anlamadı. Son 2 çubukta mı yoksa başka bir şeyde mi?
Eh, zaman volatilitenin dolaylı bir işaretidir, zaman içinde mevsimseldir, aktif işlem saatleri vardır, pasif olanlar vardır
Katılıyorum, yapmadım.
Kaydedebilirsiniz, ancak daha sonra modeli eğitmek için, bu matrisi ortama yüklemeniz gerekir ve hepsi bu kadar) veya daha da erken, matrisin kendisini yüklemlerle oluşturma aşamasında
Catboost'u deneyin. Her durumda, antrenman yapıp sonucu görebilirim.
Wow konser küçük değil, kaç işaretin olduğunu merak ediyorum?
Bu örnekte 566.
Genetik ağaç nedir?
1) basit)
2) nasıl? Ve 3Z için tahmin edicileri nasıl kurarsınız?
3) Peki, açma gibi mumlarınız var ya da bunun gibi bir şey, bu zaten bir çarpıtma, çünkü bunlar kapanışa göre olmalı ve sonra hemen bir sürü yanlış anlaşılma var, nasıl inşa edileceğine dair işaretler, hedefin nasıl yapılacağı , vb. (gereksiz gol acısı), altında bir şey değiştirirseniz her zaman kendinizi ve orijinali başkalarına bırakmanız gerekir)
Bölmeleri seçerek genetik bir algoritma kullanarak bir ağaç oluşturan bir R betiği. Orada gerçekten anlamıyorum - Doktorun işi.
2. Tahmin edicileri ZZ bazında kullanıyorum, onlar ve hedef aynı ZZ üzerinde hesaplanırsa daha etkili oldukları açıktır.
3. Barın başında, OHLC'sini bilmiyorum, bu yüzden onu yazdım - gerçek hayatta olduğu gibi.
Sonuç olarak, yeniden yapmak ya da mantıklı değil mi?
Sonuç olarak, yeniden yapmak ya da mantıklı değil mi?
Catbust yardımcı olmayacak, sorun verilerin boyutuyla ilgili, işaretler bile oluşturamıyorum, eğitime bile giremeyecekler ..
50k'lık bir örnek alın, küçük olsun, ciddi olmasın, yeniden eğitimin daha mümkün olmasına izin verin, ... ..., ... görev hemen üretim için bir robot yapmak, ancak hatayı azaltmak ortak yaratıcılıkla ve daha sonra kazanılan bilgi herhangi bir enstrümana ve piyasaya aktarılabilir, işaretlerin ne anlama geldiğini görmek için 50k yeterlidir.
3. Barın başında, OHLC'sini bilmiyorum, bu yüzden onu yazdım - gerçek hayatta olduğu gibi.
Peki, OHLK'yı bilmiyorsanız, yazmanıza gerek yok, neden OHLK'nın tamamı kaldırılsın? bunu kimse yapmıyor, sadece 33'ü bir adım öteye kaydırmanız gerekiyor, sanki geleceğe 1 adım öğrenmek için bakıyormuşsunuz ve bu kadar. Vladimir Perervenko'nun geyik öğrenimi hakkında en az bir makalesini okudunuz mu? Oku lütfen. Bu, verilerle zaten iyi kurulmuş optimal eylemler olduğunda ve herkes bunlara alıştığında ve birileri aynı şeyi yapmaya çalıştığında, ancak kendi yollarıyla, farklı bir şekilde, anlamsız ve sinir bozucu görünüyorsa bu çok elverişsizdir. böyle bir yazarın verileriyle çalışmaya çalışan insanlar için birçok hatanın nedeni.
Tüm bunlardan sonra hala bir şeyler yapmak istiyorsanız, o zaman böyle gereksinimlerim var.
1) veri 50-60k artık yok, bir dosya daha iyi, sadece son n mumun bir test olacağını kabul edin
2) yapıştırma olmadan veriler arzu edilir, çünkü sadece en son fiyatları değil, aynı zamanda destek ve direnci de hesaba katmak mümkündür, yapıştırma ile imkansızdır
3) hedef, verilere zaten dahil edilmiş olmalıdır
4) tarih, saat, o, h, l, c, hedef biçimindeki veriler
Yoksa bir veri seti mi yapmalıyım?
Farklı gecikmelere sahip 2 zaman serisi. Her şey kümelenebilir, ancak daha sonra her şey konu alanının ve neyin ve neden kümelendiğine dair bir yanlış anlama ile karşı karşıya kalacaktır. İnternette iyi bir örnek görmedim. Bu arada, mevsimsel bileşenler yerine kümeleri vurgulamak istedim ve onu unuttum, onu MO ... Yy .. içine itmeye başladım o zaman başka bir çalışma olacak
Mantık bir incir veya kayıtsızlığa tahammül etmez)))) .... Hala anlama ile ilgili sorunlar var. Tek şey, oldukça kısa veriler üzerinde eğitim ile ortalama alma, inceltme ve GA. Ayrıca serinin özelliklerini ayırmaya yönelik bir çalışma da görmedim. Bir yandan, farklı TF'ler için serilerin analizi aynı olmalıdır. Küçük bir TF için ayrılma kriterleri olmalıdır. Örneğin, daha genç zaman diliminde genişleme ve yeterli hıza sahip trendler belirlenirse, daha eski zaman diliminin trendine karşı bunlara geçiş yapabilirsiniz. Ama bu mantık. Her nasılsa özellikleri gruplamak ve dizilerin farklı davranışlarına bakmak gerekiyor. Aksi karar verilirse.
Nükleer santralde 19 parametreye baktılar, bölge kırmızı olduğunda ve çubukların çıkarılması gerektiğinde 3 ila 7 parametrenin birleşiminden oluşan bir tabloları vardı. Orada da bir parametre yoktu ve birbirleriyle bağlantılı değillerdi. Elbette farklı bir şekilde var, ancak zaman ölçeği çok büyük ve kene ile aylık davranış arasında bir bağlantı yok ya da her zaman değil. Genel olarak, parametreler arasındaki ilişkiye ve bu ilişkinin ne kadar süredir var olduğuna bakın.
Ama şimdiye kadar zor.
Mantık bir incir veya kayıtsızlığa tahammül etmez)))) .... Hala anlama ile ilgili sorunlar var. Tek şey, oldukça kısa veriler üzerinde eğitim ile ortalama alma, inceltme ve GA. Ayrıca serinin özelliklerini ayırmaya yönelik bir çalışma da görmedim. Bir yandan, farklı TF'ler için serilerin analizi aynı olmalıdır. Küçük bir TF için ayrılma kriterleri olmalıdır. Örneğin, daha genç zaman diliminde genişleme ve yeterli hıza sahip trendler belirlenirse, daha eski zaman diliminin trendine karşı bunlara geçiş yapabilirsiniz. Ama bu mantık. Her nasılsa özellikleri gruplamak ve dizilerin farklı davranışlarına bakmak gerekiyor. Aksi karar verilirse.
Nükleer santralde 19 parametreye baktılar, bölge kırmızı olduğunda ve çubukların çıkarılması gerektiğinde 3 ila 7 parametrenin birleşiminden oluşan bir tabloları vardı. Orada da bir parametre yoktu ve birbirleriyle bağlantılı değillerdi. Elbette farklı bir şekilde var, ancak zaman ölçeği çok büyük ve kene ile aylık davranış arasında bir bağlantı yok ya da her zaman değil. Genel olarak, parametreler arasındaki ilişkiye ve bu ilişkinin ne kadar süredir var olduğuna bakın.
Ama şimdiye kadar zor.
Nükleer başlıklı bir bombacının yanından asla geçmem :)
Nerede onlarsız, böyle vahşilerde)))) Her şey nükleer çöp, ortalama, geri bildirim ve Bayes ile olasılıklı bir sayma kafiyesiyle başladı, güven kriteri bir şeydir))) Görünüşe göre, parametrelerin de önce manuel olarak seçilmesi gerekecek. Çok fazla.
Genel olarak, fikir, 120 barlık bir dizi izlemeniz ve farklı seçeneklerde biraz saçmalık çekmeniz gerektiğidir. Mevcut durumları ölçmek ve eğitmek iyi değil.
Nerede onlarsız, böyle vahşilerde)))) Her şey nükleer çöp, ortalama, geri bildirim ve Bayes ile olasılıklı bir sayma kafiyesiyle başladı, güven kriteri bir şeydir))) Görünüşe göre, parametrelerin de önce manuel olarak seçilmesi gerekecek. Çok fazla.
Genel olarak, fikir, 120 barlık bir dizi izlemeniz ve farklı seçeneklerde biraz saçmalık çekmeniz gerektiğidir. Mevcut durumları ölçmek ve eğitmek iyi değil.
Mevcut durumlar nelerdir? kümeler hakkındaysa, yeni verilerle ilgili istatistikleri kontrol etmeniz yeterlidir. Aynıysa, o zaman bir araç yapabilirsiniz