Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2845
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
Açıklayın, sıfır varyans beklentisi için parametreleri nasıl optimize edebilirim?
Örneğin, mt5 optimize ediciyi kullanmak ve ticaret algoritmasını kâra göre optimize etmek, böylece parametreleri varyansa göre ayarlamak mümkündür.
Ancak bu, mt5 optimize edicinin çalışmaya başlaması için işlemlerin yürütülmesini gerektirir.
Ve kâra göre değil nasıl optimize edebilirim? Ama dağılım kriterine göre.
Beni doğru yöne yönlendirin.
Parametreleri optimize etme konusundaki savaşınızı okudum ve bunu nasıl yapacağını bilen insanlar olduğunu görüyorum.
Açıklayın, sıfır varyans beklentisi için parametreleri nasıl optimize edebilirim?
Örneğin, mt5 optimize ediciyi kullanmak ve ticaret algoritmasını kâra göre optimize etmek, böylece parametreleri varyansa göre ayarlamak mümkündür.
Ancak bu, mt5 optimize edicinin çalışmaya başlaması için işlemlerin yürütülmesini gerektirir.
Ve kâra göre değil nasıl optimize edebilirim? Ancak varyans kriterine göre.
Sizi doğru yöne yönlendirin.
OnTester() fonksiyonunu kullanın, ilgilendiğiniz herhangi bir optimizasyon kriterini oluşturun ve test cihazında özel kritere göre optimizasyonu çalıştırın. Ya da ben sorunuzu yanlış anladım.
OnTester() fonksiyonunu kullanın, ilgilendiğiniz herhangi bir optimizasyon kriterini oluşturun ve test cihazında özel kritere göre optimizasyonu çalıştırın. Ya da ben sorunuzu yanlış anladım.
Evet, sanırım doğru anladınız.
Sadece anlamıyorum, dokümantasyonda
OnTester(), testin sonunda gerekli eylemleri gerçekleştirmek için Tester olayı gerçekleştiğinde Uzman Danışmanlarda çağrılır diyor.
Yani tüm test süresi boyunca sadece bir optimizasyon varyantı mı alıyoruz? Ve sadece bir değer?
Dokümantasyondan anladığım kadarıyla OnTester() double tipinde sadece bir değer döndürüyor.
Ve eğer daha fazla optimize edilmiş parametre varsa, örneğin iki tane. O zaman OnTester() bu sorunu çözmek için uygun değil mi?
Ve eğer optimize edilecek daha fazla parametre varsa, örneğin iki. O zaman OnTester() bu görevi çözmek için uygun değil mi?
Çerçeveler hakkında bilgi edinin.
Evet, muhtemelen doğru anladınız.
Sadece anlamıyorum, dokümantasyonda
OnTester(), testin bitiminden sonra gerekli eylemleri gerçekleştirmek için Tester olayı gerçekleştiğinde Uzman Danışmanlarda çağrılır diyor.
Yani tüm test süresi boyunca sadece bir optimizasyon varyantı mı alıyoruz? Ve sadece bir değer?
Dokümantasyondan anladığım kadarıyla OnTester() double tipinde sadece bir değer döndürüyor.
Ve eğer daha fazla optimize edilmiş parametre varsa, örneğin iki tane. O zaman OnTester() bu sorunu çözmek için uygun değil mi?
OnTester() tabanlı özel bir strateji test cihazının nasıl yapılacağına dair bir makale var, ancak önce iki kriterli optimizasyonunuzun nasıl görüneceğine karar vermeniz gerekiyor. İki kriteri belirli ağırlıklarla bir araya getirebilir veya bir Pareto yüzeyi oluşturmayı deneyebilirsiniz.
Çerçeveler hakkında bilgi edinin.
OnTester() tabanlı özel bir strateji test cihazının nasıl yapılacağına dair bir makale var, ancak önce iki kriterli optimizasyonunuzun nasıl görüneceğine karar vermeniz gerekiyor. İki kriteri belirli ağırlıklarla bir araya getirebilir veya bir Pareto yüzeyi oluşturmayı deneyebilirsiniz.
Hangi yöne doğru kazmam gerektiğini biraz olsun anlıyorum. Teşekkürler.
Kuşlardan bahsetmişken.
Finansal piyasalarda eşitlik işaretine sahip hiçbir formül yoktur, yani
formül yok
y = x
Buna göre, x = 2 ise, y = 2'dir.
Bu deterministik bir düşüncedir.
Formüller var:
y ~ x
Buna göre, eğer x = 2 ise, bazı güven aralıkları kanalında y = 2'dir. Ancak durağan olmayan piyasalar için bir güven aralığı bile yoktur, çünkü dağılım bir değişkendir ve hatta bir değişken değil, başka bir şeydir.
Bu stokastik bir düşüncedir.
Maxim Vladimirovich, kuantum kümelenmesi hakkında ne düşünüyorsunuz?
https://github.com/enniogit/Quantum_K-means
İlk bakışta farkı ve avantajları göremedim.
ve sonuçları daha sonra nasıl kullanacağımı bilmiyorum. Etiketlerin işaretlemesine kümeleri eklemeyi denedim, ancak herhangi bir fark yaratmadı.
Sınıflandırma yaparken, zaten tahminleri dikkate alarak sınıflara ayırıyoruz, ancak her zaman mevcut anda kümeliyoruz. Bu yüzden bu kümelerin öngörülebilirliğini kontrol etmek zorundayız, ayrıca özellikleri arayarak. Genel olarak, bu bir baş ağrısıdır.
yardımda karmaşık kriterin nasıl hesaplandığı açık değildir:
"Karmaşık kriterin maksimum değeri" de mevcuttur. Bu, bir test geçişinin kalitesinin ayrılmaz, kapsamlı bir göstergesidir. Aynı anda birkaç parametreyi dikkate alır:
Bu kriter, bir parametrenin maksimum değerinin (örneğin kâr) karmaşık analiz açısından her zaman en iyi seçenek olmadığını anlamamızı sağlar. En iyi pasajları adım adım seçmenize olanak tanır: önce işlem sayısına göre, sonra bu örnekten mat karlılık beklentisine göre, sonra kurtarma faktörüne göre vb. Böylece, optimizasyonun bir sonucu olarak, tüm parametrelere göre en iyi geçişleri elde edersiniz ve ardından belirli olanları, örneğin en yüksek karlı olanları seçebilirsiniz.
Ayrılmaz bir kriter olmasına rağmen, bence çok başarılı. birçok durumda yararlıdır. geliştiricilerin bu kriteri (tam olarak nasıl hesaplandığını) açıklamaları ve tercihen açıklamaları yardımda göstermeleri iyi olurdu.
yardımda karmaşık kriterin nasıl hesaplandığı açık değildir