Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1335
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
Maxim, örneği değiştirdim - eğitim ve doğrulama için, testi bir bıraktım - bilimsel dogmalara dayalı sonuç ne olacak? Henüz kendim bilmiyorum, işlem henüz tamamlanmadı.
Verileriniz ve modeliniz yeterliyse, teoride sonuç daha da kötüleşmelidir.
Yine de, MO'nuzda bir şey anlamıyorum. Görünüşe göre MO'ya bir dizi veri - tahmin ediciler - vb. veriyorsunuz ve diyor ki - şimdi gidin ve benim için bir kâr arayın ve ne kadar çok o kadar iyi.
Görünüşe göre - işte sana bir at Ivan, işte bir kılıç ve bir kalkan ve şimdi git ve bana bir ateş kuşu getir, söylentiler var - orada bir yerde, denizin ötesinde, okyanusun ötesinde. Bulamayacaksın - balta kafası. Ivan'ın en azından, her şeyi bilen Küçük Kambur Atı vardı, ancak MO sadece dürtme yeteneğine sahip - bir şey buldu, soruyor - Peki, ne?, Firebird, hayır? - Hayır - Tamam, daha fazlasını arayalım.
Yine de, İvan'ın en azından bazı ön bilgileri, örneğin Buhara'da veya Hindistan'da, falan Şah'la vermesi iyi olurdu. Sadece iki yerde binilecek bir şey. MO da fena değil, sıralamak için daha az seçenek var ve görev daha özel olarak formüle edildi.
İçinde belirli bir och olan bir kutunuz var. tepelik manzara. Oraya çok fazla top atıyoruz (bu tohum) ve görevimiz topların çoğunun en derin boşluklara düşmesini sağlamak. Bu eğitim olacak ve bu prensibe göre Moskova Bölgesi'nde eğitim düzenleniyor.
1. Kutuyu hafifçe sallarsak, topların çoğu başlangıçta düştükleri boşlukları terk edemez - öğrenme gerçekleşmez.
2. Kutuyu kuvvetlice sallarsak, bazı topların çarpma ve yalnızca en derin boşluklarda kalma şansı olur, ancak daha sığ olanlar doldurulmamış kalacaktır, çünkü Oradan toplar çıkacak. Tam öğrenme olmayacak.
3. Kutuyu orta kuvvetle sallarsak, sadece derin ve orta boşluklar doldurulur, ancak geri kalan toplar hiçbir şey bulamaz ve kutunun etrafında rastgele zıplamaya devam eder. Eğitim 1 ve 2'den daha iyidir, ancak buzdan da değildir.
Antrenman yöntemlerinde her zaman ayarlar vardır - en etkili eğitimi almak için kutuyu tam olarak nasıl ve ne zaman sallayacağınız.
Farklı "tohumlar" bir araya gelmezse, o zaman ya öğrenme algoritmasında bir sorun var - böyle sallanmıyorsunuz ya da kutumuzda yakalayabileceğiniz derin çöküntüler yok.
Güzel ifade ediyorsun, ama güçlendirmede NN'dekiyle aynı olduğundan emin değilim (eğitimin başında nöronlardaki ağırlıkların rastgele ayarlanması), tam uygulama bilgisi bulamadım. Ve her durumda, farklı noktalara zorla top atmak daha iyi olabilir, bu da diğer ayarları değiştirirken modelleri karşılaştırmanıza olanak tanır. Anlamadığım tek şey bu tohumun menzili...
Örneğin, bir program var ve ne demeliyim? bu yerde kar ara, ama onu aramayın çünkü burayı sevmiyorum, onunla kötü ilişkilerim var
Aynen.)) Söylemen gereken tam olarak bu. Ve ne kadar çok o kadar iyi. Muhtemelen yıllardır pazarda oturmamızın bir nedeni var, zaten bir şey biliyoruz: Sağa giderseniz atınızı kaybedersiniz vb.
Ve genel olarak, önceki nesillerin bilgi ve deneyimlerini kullanmadan her şeye sıfırdan başlasalar, kim nereye giderdi. Ve MO tam olarak yapmaya zorladığımız şeydir.
ve diyecek ki - madem çok akıllısın, kendin al ve bensiz ticaret yap
oraya ekledim.
Yine de, İvan'ın en azından bazı ön bilgileri, örneğin Buhara'da veya Hindistan'da, falan Şah'la vermesi iyi olurdu. Sadece binilecek iki yerde bir şey. MO da fena değil, sıralamak için daha az seçenek var ve görev daha özel olarak formüle edildi.
Ticaret dengesinin sonucuna göre modelin son işlenmesinin ne zaman gerçekleşeceği uygulamayı düşünüyorum - amaç, mümkünse piyasa hakkında yanlış fikirleri atmak. Ancak tüm bu fikirlerin kodlanması gerekiyor - ne yazık ki tüm bunlar çok uzun zaman alıyor.
bununla birlikte alphastar, yalnızca bir aylık eğitimle (ya da daha azını unuttum), Starcraft, Chess ve Go'da profesyonel oyunculardan daha iyi performans gösterir ki bu da profesyonel bir oyuncu olarak ~200 yıllık deneyime eşdeğerdir.
Öğretim metodolojisini bilmiyoruz.)) Her zaman başlangıç koşulları ve bir problem ifadesi vardır.
Yine de, MO'nuzda bir şey anlamıyorum. Görünüşe göre MO'ya bir dizi veri - tahmin edici - vb. veriyorsunuz ve diyor ki - şimdi gidin ve benim için bir kar arayın ve ne kadar çok o kadar iyi.
Görünüşe göre - işte sana bir at Ivan, işte bir kılıç ve bir kalkan ve şimdi git ve bana bir ateş kuşu getir, söylentiler var - orada bir yerde, denizin ötesinde, okyanusun ötesinde. Bulamayacaksın - balta kafası. Ivan'ın en azından, her şeyi bilen Küçük Kambur Atı vardı, ancak MO sadece dürtme yeteneğine sahip - bir şey buldu, soruyor - Peki, ne?, Firebird, hayır? - Hayır - Tamam, daha fazlasını arayalım.
Yine de, İvan'ın en azından bazı ön bilgileri, örneğin Buhara'da veya Hindistan'da, falan Şah'la vermesi iyi olurdu. Sadece iki yerde binilecek bir şey. MO da fena değil, sıralamak için daha az seçenek var ve görev daha özel olarak formüle edildi.
Biliyorum, şu ana kadar değişen başarılarla botları aynı şekilde eğitiyorum (az deneyim)
iyi, örneğin: bot, yaklaşık 4 dakika içinde deneme yanılma yoluyla ticaret yapmayı öğrendi. Sağ eğitim sol yeni veri
ona hiçbir ön bilgi verilmedi
Sırada sadece pazarı değil tüm dünyayı fethedecek yapay zekaya sahip botların en benzersiz gelişmeleri var.
Verileriniz ve modeliniz yeterliyse, teoride sonuç daha da kötüleşmelidir.
Niye ya? Sadece oranlar değil, aynı zamanda mantık da ilginç.