Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2699
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
Döngüsel zaman (saat sayısı vb.), metrik doğru yazılırsa, örneğin KNN'de kullanımı kolaydır. Ya da bu yöntemin yerel regresyon gibi bazı geliştirmelerinde.
Bir aşinalık görüyorum, mesajlarınızda 3-4 kez gördüm.
Dönüş başına 2 kez 0,5.)))))))
2 kez, bu şekilde:
2 çarpı 0,5 merkezdedir :-) Birdenbire aniden tikleri iyi tanımlayan iki ortalama
0) evet öyleyim...)
Benim yöntemim, düzenliliğin arandığı uzay sayısını sabitler ve bu uzaylardaki koordinat adımını sınırlar, böylece patlama olmamalıdır. Ayrıca, uzayları önceden analiz ederek aranacak kombinasyon sayısını hemen nasıl azaltabileceğimize dair fikirler var.
Aramayı MQL5'te "matematiksel hesaplama" modunda yapacağım, buradaki avantaj, paralelleştirilmiş hesaplama görevlerini yönetmeye izin verecek olan hata ayıklanmış ajan destek sistemidir. Sunucularımda oldukça fazla zayıf çekirdek var, bu yüzden benim için önemli.
Eğer araştırmanızı doğru hatırlıyorsam, bir kural bir ağaç yaprağının benzeridir. Yaprak, örüntüyü tanımlayan koşulları içerir ve Olay, örüntüyü bulmak için kaynaktır.
Olay belki de ağacın kütüğüdür ve diğer öngörücülerle etkileşime girerek inşa edilecektir.
İnşa etmek, hatta bir ağaç hakkında temsil kullanmak için büyümeyi söylemek mümkündür, - bu zaten ikinci aşamadır, ya algoritma aracılığıyla (bir kağıt üzerinde eskiz yaparken) ya da genetik ağaçlar aracılığıyla R'de (sadece zaten çalışılmış metodolojidir, size senaryoyu attı) ya da yaptığınız gibi - ama zaten genel olarak küçük bir tablo ile çalışmak - göreceli düzenlilikleri aramak ve başka bir şey düşünmek mümkündür. Ve bu aşamada CatBoost zaten bir ara çözüm olarak verileri keyifle sindirebilir. İçinden yapraklar ve kurallar çıkarmak mümkündür, ancak bunlar genellikle zayıftır.
fiyatın herhangi bir çizgiyi aşma olasılığı (ve gösterge sinyallerinin tetiklenmesi) günün saatine ve haftanın gününe bağlıdır.
NN ve DL'ye döngüsel zaman eklemek gerekir. Bunun en basit yolu sinüs dalgasıdır. Bağımlılıklar doğrusal değildir, bu nedenle işareti dikkate alarak basitçe karesi alınır. Zaman referanslarından sorumlu olan iki ek girdi vardır. Gece yarısı/gün ortası her yerde farklıdır, bu nedenle fazı önceden hesaplamak ve vermek daha iyidir. Bu, modelin gerçek dünya ve zamanı ile bağlantısıdır
Açıkça verilmemişlerse, IMHO ya bir balkabağı alacaksınız ya da tüm şey bunları kendi başına almaya ve çıkarmaya çalışacaktır.
Evet, zaman en önemli ölçeklerden biri ve tabii ki onu kullanıyorum.
Yaz/kış zamanına geçiş sorunu nasıl çözülür, sizce herhangi bir düzeltme gerekli mi?
Diyelim ki Euro/Ruble ticareti yapıyoruz - tarihte kış/yaz zamanına geçişin farklı anları var ve sonra ruble için geçiş yok, ancak Euro'nun varlığı, diyelim ki planlanan haber olayları önemli, ancak zaman kayması ile grafikte farklı zamanlarda olacaklar ve nasıl olmalı? Belki de iki para biriminin zaman ölçeklerini aynı anda ve belki de daha fazlasını kullanmak mantıklıdır?
Evet, zaman en önemli ölçeklerden biri ve elbette onu kullanıyorum.
Yaz/kış saatine geçiş sorunu nasıl çözüldü, sizce herhangi bir düzeltme gerekli mi?
Diyelim ki Euro/Ruble ticareti yapıyoruz - tarihte kış/yaz zamanına geçişin farklı anları var ve sonra ruble için geçiş yok, ancak Euro'nun varlığı, diyelim ki planlanan haber olayları önemli, ancak zaman kayması ile grafikte farklı zamanlarda olacaklar ve nasıl olacaklar? Belki de iki para biriminin zaman ölçeklerini aynı anda ve belki de daha fazlasını kullanmak mantıklıdır?
Bu iyi bilinen bir b@##... ve ne ticaret yaparsak yapalım sürekli her şeyi karıştırıyor:-) iki büyük merkezde - ABD ve İngiltere'de, saatin ibreleri farklı günlerde hareket ettirilir. Aralarında 1 haftadan fazla fark var. En önemli olaylar arasındaki aralıklar değişiyor ve altı ay içinde iki veya üç hafta analizden atılabiliyor. Ve insanlarımız "saatleri değiştiriyoruz, saatleri değiştirmiyoruz" diye işleri karıştırıyor.
Bu soruna evrensel ya da az çok başarılı bir çözüm bilmiyorum. Ya bu "kritik günleri" görmezden gelin ya da kış/yaz saatlerini ayrı ayrı öğretin. İkincisi daha makul görünüyor, ancak zaten elimizde ciddi veri eksikliği var
Benim yöntemim bir örüntünün arandığı uzay sayısını sabitler ve bu uzaylardaki koordinatların adımını sınırlar, böylece patlama olmamalıdır. Ayrıca, uzayları önceden analiz ederek keşfedilecek kombinasyon sayısını hemen nasıl azaltabileceğimize dair fikirler var.
MQL5'te aramayı "matematiksel hesaplama" moduyla yapacağım, buradaki avantaj, paralelleştirilmiş hesaplama görevlerini yönetmeye izin verecek olan ajan desteğinin hata ayıklama sistemidir. Sunucularımda oldukça fazla zayıf çekirdek var, bu yüzden bu benim için önemli.
Eğer araştırmanızı doğru hatırlıyorsam, bir kural bir ağaç yaprağının benzeridir. Yaprak, örüntüyü tanımlayan koşulları içerir ve Olay, örüntüyü bulmak için kaynaktır.
Olay belki de diğer öngörücülerle etkileşime girerek büyüyecek olan ağacın kütüğüdür.
Bir ağaç hakkında temsili kullanmak için, büyümeyi anlatmak bile mümkündür, - bu zaten ikinci aşamadır, ya algoritma aracılığıyla (bir kağıt üzerinde eskiz yaparken) ya da genetik ağaçlar aracılığıyla R'de mümkün olduğunu gerçekleştirmek için (sadece zaten metodoloji üzerinde çalışılır, size komut dosyası attı), ya da yaptığınız gibi - ama zaten genel olarak küçük bir tablo ile çalışmak - göreceli düzenlilikleri aramak ve başka bir şey düşünmek mümkündür. Ve bu aşamada CatBoost zaten bir ara çözüm olarak verileri keyifle sindirebilir. İçinden yapraklar ve kurallar çıkarmak mümkündür, ancak bunlar genellikle zayıftır.
Yaklaşımınızda veri değişmezliğini dikkate almak için herhangi bir araç var mı?
https://en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformationVeri değişmezliğini hesaba katmak için yaklaşımınızda herhangi bir araç var mı?
https:// en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformationBelki birden fazla nokta için geçerli olabilir, örneğin benzer kalıplar bulmak için, ancak benim durumumda ilk aşamada esasen bir nokta vardır. Bu nokta farklı göreceli ölçüm sistemlerine dönüştürülür/normalleştirilir - zaman ölçeği ve fiyat, artı üçüncü bir alan - piyasayı sürekli olarak tanımlayan herhangi bir ayrık tahminci. İlk gösterimde 3 boyut elde edersiniz. Her birinin kendi kuantum tablosu vardır.