Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2882

Yeni yorum
 
Uladzimir Izerski #:

Size sadece sahte peygamberlerin yolundan gitmemenizi tavsiye edebilirim.

Ben ediyorum.
 

Yeni Yılınız Kutlu Olsun!!!

doğruluk ve verimlilik arasındaki ödünleşimleri dikkatlice değerlendirmek önemlidir .

Genel olarak bu bana hayatın en temel kuralı gibi geliyor. Ölçümde hata olmadan hassasiyet olmaz. Ve hata ölçüm zamanına ve ortalamaya bağlıdır.... tabiri caizse...

 
Pekala, onu ovuşturdular ve yasakladılar. Silinen en önemli şey)))) birkaç dolara bir Hollanda SIM'i nasıl yapılır?
 
Valeriy Yastremskiy #:
Pekala, onu ovuşturdular ve yasakladılar. Silinen en önemli şey)))) birkaç dolara bir Hollanda SIM'i nasıl yapılır?

ve Tanrı'ya şükürler olsun.)

 

Mt5 için herhangi bir mani yönetimi komut dosyası var mı?

gibi

1) bir anlaşma girdiyseniz, stop otomatik olarak ayarlanır.

2) hesapta bir kayıp alırsanız, daha fazla işlem açmanıza izin vermez, vb.

 
mytarmailS #:

Mt5 için herhangi bir maniengent komut dosyası var mı?

gibi

1) bir ticarete girerseniz, stop otomatik olarak ayarlanır

2) hesabınızda bir kayıp yaşarsanız, daha fazla işlem açmanıza vb. izin vermez.

Komik, daha dün "Ya MO piyasaya giriş yönü için değil de yönetim için, özellikle de başabaş noktasına transferi yönetmek, stopları ve çıkışları ayarlamak için kullanılırsa" diye düşünüyordum.

Kod tabanında bu tür pek çok şey olmalı - onları arayın.

 
mytarmailS #:

Alexey, sanırım biliyorsun, ama belki de bilmiyorsundur, bu yüzden sana değişken uzunluktaki sayfaları/vektörleri girdi olarak alan algoritmaların nasıl çalıştığını göstereceğim


Elimizde değişken uzunlukta vektörler içeren bir sayfa var, bir vektör == bir gözlem.

Model, yani "kaputun altındaki" algoritma bu veriyi aldığında ne yapar? Onu bir matrise dönüştürür.

Ancak gerçek veriler için matris çok büyük olduğundan, algoritma verileri bellek açısından verimli bir seyrek matrise dönüştürür.

Yani kaputun altında hala bir matris var). (dikkatli veri)


Tüm mal sepetleri doğal olarak dükkandaki ürün sayısına eşit, bilinen sabit büyüklükteki vektörlere indirgenir.

Bizim durumumuz oldukça farklı görünüyor. Basitlik açısından, fiyatlar her biri 1 veya -1 olarak etiketlenmiş bir dizi renko çubuğu olsun. N numaralı konumdaki her çubuk için özellik vektörü, önceki tüm çubuklardır - N-1 uzunluğunda 1'ler ve -1'lerden oluşan bir vektör. Özellik vektörünün uzunluğu konusunda herhangi bir önsel kısıtlama yoktur. Özellikler için belirli (bizim tarafımızdan) sabit sayıda çubuk kullanmak zorunlu bir önlemdir. Bu kısıtlamadan uzaklaşmak ve rastgele uzunluktaki vektörleri işleyebilen algoritmalar oluşturmak istiyoruz.

Bu tür algoritmalar için kaynak matematiksel malzeme olarak özyinelemeli fonksiyonları buluyorum. Girdi olarak herhangi bir boyutta bir vektör alırlar, ancak sabit sayıda argümana sahip fonksiyonlar aracılığıyla tanımlanırlar. En basit örnek üstel ortalamadır.

 
Aleksey Nikolayev #:

Tüm ürün sepetleri doğal olarak mağazadaki tüm ürünlerin ürün sayısına eşit, önceden sabitlenmiş bilinen boyuttaki vektörlere indirgenir.

Bizim durumumuz oldukça farklı görünüyor. Basit olması için, fiyatların her biri 1 veya -1 olarak etiketlenmiş bir dizi renko çubuğu olmasına izin verin. N numaralı konumdaki her çubuk için, özellik vektörü önceki tüm çubuklardır - N-1 uzunluğunda 1'ler ve -1'lerden oluşan bir vektör. Özellik vektörünün uzunluğu konusunda herhangi bir önsel kısıtlama yoktur. Özellikler için belirli (bizim tarafımızdan) sabit sayıda çubuk kullanmak zorunlu bir önlemdir. Bu kısıtlamadan uzaklaşmak ve rastgele uzunluktaki vektörleri işleyebilen algoritmalar oluşturmak istiyoruz.

Bu tür algoritmalar için kaynak matematiksel malzeme olarak özyinelemeli fonksiyonları buluyorum. Girdi olarak herhangi bir boyutta bir vektör alırlar, ancak sabit sayıda argümana sahip fonksiyonlar aracılığıyla tanımlanırlar. En basit örnek üstel ortalamadır.

Tam olarak neyi ve ne şekilde aramak istiyorsunuz?

Örneğin, elimizde bir örüntü, üç tepe noktası veya her neyse (kural, olay, örüntü, küme) var.


Aralarında herhangi bir şey olabilir, bunu gürültü olarak kabul eder ve dikkate almayız.

Gürültülü bir vektörü/matrisi girdi olarak alıyoruz ve bir örüntü olup olmadığını kontrol ediyoruz....

Bu kavramı mı yoksa başka bir şeyi mi düşünüyorsunuz?

========================================================

Ben bunu gerçekleşmesi gereken bir dizi olay olarak görüyorum ve bunlar günlük kurallarıyla tanımlanıyor...

olay == mantıksal kural.

Örneğin: olay1 gerçekleştiyse ve olay 2 yoksa, o zaman olay 3 'ü bekleriz vb....

Yani iki tür kural/olay vardır, arama devam ederken "go" olayları ve her şey iptal edildiğinde "stop" olayları.


Mimari aşağıdaki gibidir

1) kurallar gramer tarafından oluşturulur

2) gen. algoritması uygunluk fonksiyonları ile kuralları arar ve geliştirir.

=========================

İşte çok boyutlu veriler için basit bir gramer örneği, bu durumda OHLC.

library(gramEvol)

Xcolnames <- c("open","high","low","close")

ruleDef <- list(
  res = grule(t(as.data.frame(multi.expr))),
  
  multi.expr = grule( c(single.expr, single.expr, single.expr,
                        single.expr, single.expr, single.expr)),
  
  single.expr = grule(list(r=c( go_rules   = as.character(expression(Expr)),
                                stop_rules = as.character(expression(Expr))))),
  
  
  Expr     = grule(expr, expr & expr ),
  
  expr     = grule(logy_op(one_var,one_var) ),
  one_var  = gsrule('X[<id>,<var_name>]'),
  
  id       = grule(i,numb,i+numb),
  numb     = gvrule(1:10),
  var_name = gvrule(Xcolnames),
  logy_op  = grule(">","<"))

grammarDef <- CreateGrammar(ruleDef)
gr <- GrammarRandomExpression(grammarDef, 1)
rbind.data.frame(eval(gr))


gramerin ürettiği kurallar.

Bu kural bloğu, bir grup koşul içeren tek bir kural gibidir.

"X" nitelikleri olan bir matristir, "i" döngüsü üzerinde yürür ve istediğini seçer, çok esnek bir sistemdir.

                                                       go_rules
r   X[i, "low"] < X[2, "close"] & X[i + 3, "low"] > X[i + 2, "low"]
r.1                             X[i + 2, "open"] < X[i + 8, "high"]
r.2   X[2, "open"] < X[i + 3, "high"] & X[i, "high"] < X[8, "high"]
r.3                                   X[1, "low"] < X[i + 8, "low"]
r.4   X[3, "open"] > X[3, "close"] & X[i + 1, "open"] < X[2, "low"]
r.5                                 X[i, "high"] < X[i + 2, "open"]
                                                       stop_rules
r                                    X[i, "open"] > X[2, "close"]
r.1  X[i, "low"] > X[i, "high"] & X[i + 2, "high"] < X[i, "high"]
r.2                                  X[3, "high"] < X[2, "close"]
r.3    X[1, "high"] > X[2, "open"] & X[i, "high"] > X[i, "close"]
r.4                                  X[4, "open"] < X[2, "close"]
r.5 X[i, "high"] < X[1, "high"] & X[2, "low"] < X[i + 2, "close"]

Prensipte her şey zaten uygulanmıştır, eğer ilgi varsa size atabilirim.



Not: Nitelikler matrisinin boyutunda herhangi bir kısıtlama yoktur, her örnek herhangi bir boyutta olabilir, buradaki en önemli şey, tüm kuralların sırayla çalışmasıdır, zamana bağlılık yoktur.

 
mytarmailS #:

Tam olarak neyi ve ne şekilde aramak istiyorsunuz?

Örneğin, bir örüntümüz, üç tepe noktamız veya her neyse (kural, olay, örüntü, küme) var.


Aralarında her şey olabilir, bunu gürültü olarak kabul ediyoruz ve dikkate almıyoruz.

Yani girdi olarak gürültülü bir vektör/matris alıyoruz ve bir örüntü olup olmadığını kontrol ediyoruz....

Bu düşündüğünüz bir konsept mi yoksa başka bir şey mi?

Benim konseptim olabildiğince geniş, çünkü özel bir kısıtlama yok ve pek çok şey buna uyuyor. Sizin örneğiniz de muhtemelen buna uyuyor. Özellikle önemli olan, katı bir şekilde tanımlanmış bir desen uzunluğu olmamasıdır.

Her halükarda, benim için önemli olan nokta, SB'de 1 veya -1 olasılığının her zaman 0,5 olduğu ve olasılığın (frekansın) bu değerden güçlü bir şekilde saptığı yerleri aramanız gerektiğidir. Sizin modelinizde bu, örneğin üçüncü tepe noktasının eğimleri olabilir.

Sanırım "üçüncü tepe noktasının sol yamacındayız" kuralı özyinelemeli fonksiyonlar aracılığıyla ifade edilebilir. Ancak bu fonksiyonların açık bir şekilde kolayca yazılabileceğine gerçekten inanmıyorum, bu yüzden onları oluşturmak için MO algoritmalarına ihtiyacınız var.

 
Aleksey Nikolayev #:

Ancak bu fonksiyonların açık bir şekilde kolayca yazılabileceğine gerçekten inanmıyorum, bu yüzden onları oluşturmak için MO algoritmalarına ihtiyacımız var.

Peki, size gereksinimlerinize uygun bir algoritma önerdim


1) zaman sınırlaması yok, çünkü ihtiyacımız olanı kendimiz yazıyoruz

2) İhtiyacımız olanı kendimiz yazdığımız için düzenlilikleri arama mantığı

3) Düzenliliğin, log. kuralları ya da fonksiyonlarla tanımlanmasına ilişkin herhangi bir seçim , çünkü ihtiyacımızolanı kendimiz yazıyoruz.


Yani benim önerdiğim konseptte.

bu kalıplar eşdeğer olacaktır ve kalıpların kendileri herhangi bir karmaşıklıkta olabilir.

     open high low close
[1,]    1    0   0     0
[2,]    0    1   0     0
[3,]    0    0   1     0
[4,]    0    0   0     1
[5,]    0    0   0     0
      open high low close
 [1,]    0    0   0     0
 [2,]    0    0   0     0
 [3,]    1    0   0     0
 [4,]    0    0   0     0
 [5,]    0    0   0     0
 [6,]    0    1   0     0
 [7,]    0    0   1     0
 [8,]    0    0   0     0
 [9,]    0    0   0     0
[10,]    0    0   0     1

ve hiçbir AMO bunu yapamaz.

ve "dur" kuralları var ve hiçbir AMO bunu da yapamaz.

Girdi olarak tablo verilerine sahip genel amaçlı bir AMO'dan bahsediyorum.

1...287528762877287828792880288128822883288428852886288728882889...3399
Yeni yorum
Neden: