Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 122
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
Trolling kredilendirildi))) ölüyorum ...
Hepsi için değil. Ne için, dedi. Algoritmanın başarısızlığını da gösterebilir, vb.
üzücü hakkında))) Nickelodeon hoşuna gitti (başlangıç için ne tür bir bok hakkında konuştuğuna bir bak))), hoşuna gitti, bu harika))) Otomatik
ölçekleme oluyor?
İlgi aradım ... Aynı verilerde tren = %93,2, test (modeli yeni verilere uygulayarak) = %92,7 alıyorum.
"Fastfood_#9" (Test edildi: Yükle-> model oluştur-> ekran görüntüsü-> yeniden yükle-> model oluştur...) aşağıdaki sonuçları verdi-
BU NEYDİ??
Yani bu sinir ağının ne olduğunu ve girdilere ne sunacağınızı anlamanız gerekiyor.
Şimdiye kadar, girdilere başvurmak için 25.000'den fazla kalıptan öteye gitmediniz.
Ve düşünmeye değer olurdu - belki sinir ağı aptalca onları öğrendi?
Yoksa daha şişman bir parça bulup ondan mı öğrendiniz?
Yani bu sinir ağının ne olduğunu ve girdilere ne sunacağınızı anlamanız gerekiyor.
Şimdiye kadar, girmek için 25.000'den fazla desen gitmediniz.
Ve düşünmeye değer olurdu - belki sinir ağı aptalca onları öğrendi?
Yoksa daha şişman bir parça bulup ondan mı öğrendiniz?
Ne söylemek istediğin hiç açık değil mi? bir şekilde yeniden ifade edebilir misin?
modelimin kişisel olarak verilerimi mükemmel bir şekilde anladığı gerçeği, bunu biliyorum, ancak yeni fiyatın öğrenilen eski kalıplara tepkisi farklıdır - genellikle tam tersi
modelimin kişisel olarak verilerimi mükemmel bir şekilde anladığı gerçeği, bunu biliyorum, ancak yeni fiyatın öğrenilen eski kalıplara tepkisi farklıdır - genellikle tam tersi
Kalıpları nasıl oluşturuyorsunuz?
peki, tıpkı herkes gibi ... sinir ağı eğitim sırasında oluşur
peki, tıpkı herkes gibi ... sinir ağı eğitim sırasında oluşur
Sinir ağı bir kalıp oluşturuyor mu? - ve sinir ağının sadece kalıplara doğru tepki vermeyi öğrendiğini düşündüm. Ve modeller, göstergeler, geometrik yapılar veya diğer bazı fiyat manipülasyonları yardımıyla açıklanan bir tür mevcut piyasa durumudur.
Peki, kalıbı nasıl tanımlarsınız? - piyasa, gelecekteki kalıplara farklı bir şekilde tepki verir, çünkü hiçbir kalıp olmadığı için veya daha doğrusu piyasanın gerçekte tepki verdiği şey değil, kalıplar şeklinde tanımlandığı için.
Çok önemli bir nokta daha var. Ağ çok "zor" cevaplar için eğitilmişse, gelecekte doğru cevaptan en ufak bir sapma bir hata olacaktır. Daha "yumuşak" cevaplar formüle etmeye çalışın, o zaman işler daha eğlenceli olacak.
1) Sinir ağı bir kalıp oluşturuyor mu? - ve sinir ağının sadece kalıplara doğru tepki vermeyi öğrendiğini düşündüm. Ve modeller, göstergeler, geometrik yapılar veya diğer bazı fiyat manipülasyonları yardımıyla açıklanan bir tür mevcut piyasa durumudur.
2) Peki, kalıbı nasıl tanımlarsınız? -
3) Piyasa, gelecekteki kalıplara farklı bir şekilde tepki verir, çünkü hiçbir kalıp olmadığı için veya daha doğrusu, piyasanın gerçekte tepki verdiği şey değil, kalıplar şeklinde tanımlandığı için.
4) Çok önemli bir nokta daha var. Ağ çok "zor" cevaplar için eğitilmişse, gelecekte doğru cevaptan en ufak bir sapma bir hata olacaktır.
5) Daha "yumuşak" cevaplar formüle etmeye çalışın, o zaman işler daha eğlenceli hale gelecektir.
1) Farklı terminoloji konuşuyoruz .... öngörücüler (bilgi) kural olarak VR şeklinde sinir ağına beslenir, kural olarak göstergeler, bunlar kalıp değil, bunlar öngörücüler ....
Daha sonra ağ, veriler üzerinde eğitim alırken bu verileri benzerlik veya kümeler veya kalıplara göre gruplara ayırır, kalıp derken bunu kastetmiştim..
2) Anladığım kadarıyla örüntü öngörücüleri olarak adlandırıyorsunuz, öyleyse terminolojinizi kullanarak cevaplayacağım
3) Kalıplar olmasaydı, kaos ve rastgelelik olurdu ve ağımın çıktısında fiyatla neredeyse %100 ters orantılı bir işlev yoktu (öğrenilmiş kalıplara ters tepki), sadece bir çeşit işlev vardı. ilgisiz, rastgele işlev ve böyle bir şey yok ...
4) Bu yeniden eğitim ### Açıklamayı doğru anlamadım..... Evet, kesinlikle haklısın, düşünüyorum, ama henüz işe yaramıyor, bu yüzden sadece modelimi kontrol ediyorum. yeni veriler üzerinde ticaret yapmak, yeni verileri tanımak üzerine değil, yeni veriler üzerinde ticaret yapmak
5) Hedefim (cevaplar) geri dönüşler, nasıl yumuşatılabilirler? Kar al zararı durdur taklidi öyle bir hedef yapmaya çalıştım ki sizinkine göre aynı yumuşama çıkıyor ama ilginç bir sonuç alamadım belki iyi bakmamışım xs
1) Kalıplar olmasaydı, kaos ve rastgelelik olurdu ve ağımın çıktısında, fiyatla neredeyse %100 ters orantılı bir işlev yoktu (öğrenilmiş kalıplara tepki), sadece bir tür işlev vardı. ilgisiz, rastgele işlev ve böyle bir şey yok ...
2) Hedefim (cevaplar) geri dönüşler, nasıl yumuşatılabilirler? Kar al zararı durdur taklidi öyle bir hedef yapmaya çalıştım ki sizinkine göre aynı yumuşama çıkıyor ama ilginç bir sonuç alamadım belki iyi bakmamışım xs
1. Yani bir cevap alamadım, kalıp nasıl oluşturuldu/belirlendi/tespit edildi? - Sorunun çok samimi olabileceğini anlıyorum, cevaplayamazsınız.
2. U dönüşleri - bu çok "zor" bir cevap bile değil, genel olarak "Nerede olduğunu bilmiyorum ve ne olduğunu bilmiyorum" kategorisinden. İşte bir sonraki mumda bir tersine dönüş, değil mi? - Bir kez daha? - hayır, yanlış! - belki dördüncü mumda bir geri dönüş olacak? - evet, bir geri dönüş, 150 puan geçti, geri döndü, ama hayır, bu bir geri dönüş değildi, ama bir düzeltmeydi, yine de bir geri dönüş olmasa da... "Tersine çevirme"nin bir tanımını vermenin bir yolu yok ! - ve bu nedenle onlara yalnızca önceden değil, şu anda bile belirlemeyi öğretmenin bir yolu yoktur.