Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2297
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
https://www.mql5.com/en/forum/86386/page2108#comment_19209601
Çok teşekkür ederim, tam da ihtiyacınız olan şey!
Hemen MT5 üzerine aşırı örnekleme yazmayı düşünüyorum. Belki burada birileri size aşırı örnekleme için yeni veri öğeleri yaratmanın formüllerini söyleyecektir?
Anladığım kadarıyla "yeni öğeler doğrudan mevcut olanların yanında yaratılıyor":
her özellik için ortalama, standart sapma, varyans alıyoruz (aykırı değerler kesilebilir) ve sonra rastgele bir eleman alıp her bir özelliğe +/- standart sapma içinde bir değer ekliyoruz ve böylece gerektiği kadar yenisini üretiyoruz.
Bu yeterli olacak gibi görünüyor, ne dersiniz?
Aleksey Nikolaev :
Bununla birlikte, avukatların bu testleri incelemelerini ve piyasaya bir grup sinüzoidin nasıl ekleneceğine dair fikirlerle yıllarca etrafta dolaşmamalarını tavsiye ederim)
Aslında bu testleri yapıyorum, gürültü ve fiyat farklılıkları arıyorum. Öküzün yanı sıra ciddi bir şey bulamadım.
Aslında bu testleri yapıyorum, gürültü ve fiyat farklılıkları arıyorum. Öküzün yanı sıra ciddi bir şey bulamadım.
iyi şanslar
Aslında bu testleri yapıyorum, gürültü ve fiyat farklılıkları arıyorum. Öküzün yanı sıra ciddi bir şey bulamadım.
Fourier serileri hakkında da benzer hislerim var - oynaklıktaki günlük dalgalanmaları temsil etmek için iyiler, ancak fiyatın kendisine tamamen uygulanamazlar.
Benim düşünceme göre, bu tür testlerle anlamlı bir çalışma, bir bütün olarak forum için (veya en azından bu konu için) gereksiz olmayacak olan matematiksel kültür düzeyinde bir artışa yol açar.
Fourier serileri hakkında da benzer hislerim var - oynaklıktaki günlük dalgalanmaları temsil etmek için iyiler, ancak fiyatın kendisine tamamen uygulanamazlar.
Benim düşünceme göre, bu tür testlerle anlamlı bir çalışma, bir bütün olarak forum için (veya en azından bu konu için) gereksiz olmayacak olan matematiksel kültür düzeyinde bir artışa yol açar.
Fourier hakkında yeterince şikayet var, örneğin, döngüler takvim tarihlerine bağlanabilir, ancak sinüzoidler, kış saatine geçiş vb. Zigzagların dizlerini saymak daha mantıklı görünüyor. Ancak pf ve tsos iyi çalışılmış bir alandır, birçok sorun zaten birileri tarafından çözülmüştür.
Fourier hakkında yeterince şikayet var, örneğin, döngüler takvim tarihlerine bağlanabilir, ancak sinüzoidler, kış saatine geçiş vb. Zigzagların dizlerini saymak daha mantıklı görünüyor. Ancak pf ve tsos iyi çalışılmış bir alandır, birçok sorun zaten birileri tarafından çözülmüştür.
Size kalmış, SB uygulamaları gürültülü periyodik salınımlara pekala benzeyebileceğinden, yalnızca elde edilen sonuçların (bahsetmiş olduğum testlerde olduğu gibi) önem düzeyini dikkate almanızı tavsiye edebilirim.
Size kalmış, SB uygulamaları gürültülü periyodik salınımlara pekala benzeyebileceğinden, yalnızca elde edilen sonuçların (bahsetmiş olduğum testlerde olduğu gibi) önem düzeyini dikkate almanızı tavsiye edebilirim.
Aslında tsos'a o kadar da meraklı değilim.
Bir model bulmak savaşın yarısıdır, yine de bir şekilde kullanılması gerekir. En basit örnek yuvarlak seviyelerdir.
Rorschach :
En basit örnek yuvarlak seviyelerdir.
evet, onları AMO ile tanıştırmak bile o kadar önemsiz değil ...
ancak kalitenin %1,5'i
Bir model bulmak savaşın yarısıdır, yine de bir şekilde kullanılması gerekir.
Eh, bu zaten oldukça samimi bir soru ve kimsenin bu konudaki fikirlerini paylaşması pek mümkün değil (bu fikirlerden gerçekte ne kadar para kazanıldığına bakılmaksızın)
Çok teşekkür ederim, tam da ihtiyacınız olan şey!
Hemen MT5 üzerine aşırı örnekleme yazmayı düşünüyorum. Belki burada birileri size aşırı örnekleme için yeni veri öğeleri yaratmanın formüllerini söyleyecektir?
Anladığım kadarıyla "yeni öğeler doğrudan mevcut olanların yanında yaratılıyor":
her özellik için ortalama, standart sapma, varyans alıyoruz (aykırı değerler kesilebilir) ve sonra rastgele bir eleman alıp her bir özelliğe +/- standart sapma içinde bir değer ekliyoruz ve böylece gerektiği kadar yenisini üretiyoruz.
Bu yeterli olacak gibi görünüyor, ne dersiniz?
En basit seçenek, küçük sınıftan örnekler toplamaktır, her birine biraz gürültü ekleyebilirsiniz. Özellikle SMOTE'u hatırlamıyorum, en yakın komşular tarafından yeni örnekler yaratılıyor gibi. Birçok özelleştirme seçeneği var.