Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2960
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Bu döngülerle ne kadar kod yazmanız, atmanız, yeniden eğitmeniz gerekiyor.
Ve FF'de sadece 2 satır yazıyorum, sınıf hatası için ceza veriyorum ve doğru cevap için ödül veriyorum, hepsi bu, ve sonra bunu nasıl yapacağını kendisi hayal ediyor ve bir kod dağına ihtiyaç duymuyor....
Tamam, bu kolaydı, başka bir görev örneği
AMO girişi eurodolardır, çıktıda öyle bir seri elde etmek istiyorum ki
1) pound ile eşbütünleşik
2) kar elde etmek için arbitraj AMO satır / pound ticareti yaparsak
Bu, biçimlendirme yoluyla nasıl yapılabilir?
Normal bir MO'da olduğu gibi, bir gözümüz pistte, diğer gözümüz testte olacak şekilde öğreniyoruz ve bakıyoruz.
Tıpkı normal bir MO'da olduğu gibi, bir gözümüzle piste, diğer gözümüzle de teste bakıp eğitim yapıyoruz.
İşte Rendom Forrest'ı AO araçlarıyla öğretmek için kod,
uygunluk fonksiyonu (HEDEFİMİZ) - güzel/istikrarlı bir kar büyümesi, yani bilanço dinamikleri ile yukarı doğru düz bir büyüme çizgisi arasındaki maksimum korelasyonu bulmak
İşte kar ve FF hesaplama fonksiyonlarının kodu
İşte sonuç, AO AMO için öyle bir hedef buldu ki, sinyallerini takas edersek güzel bir kar artışı elde edeceğiz
Eğer çok fazla sorun olmayacaksa, bana bu örneği python'da verebilir misiniz?
Veri setini reddeder veya bu satırları atlar ve hesaplamalara dahil etmez mi?
Ve + - INFINITY sayılarıyla aynı şey mi?
Başlangıçta eşbütünleşik değillerse, orada arbitraj yapmanın bir yolu yoktur. Sadece zamana göre böyle anların olduğu parçaları bulabilirsiniz. Ve sembol kotasyonlarını bozmanın ne anlamı var, onlar üzerinde işlem açamazsınız
Ben sadece örnek olarak her şeyin hazır bir hedefle ifade edilemeyeceğini gösteriyorum.
Rastgele bir işaretleme elde edersiniz ve bu işaretleme daha sonra yeni veriler üzerinde kontrol edilir. Aynı genetik yoluyla en iyi işaretleme varyantlarını seçmek gerekir. Ancak bu, yüzlerce ve binlerce modelin yeniden eğitilmesi anlamına gelir.
Yani yapılan şey tam olarak bu, örneği karmaşıklaştırmak istemedim, minimum kod, maksimum netlik istiyorum.
Eğer zor değilse bu örneği python ile verebilir misiniz?
python dilinde yazmayı öğrenir öğrenmez bir kerede çevireceğim))))
MO'nun NAN olmayan sayılarla genellikle ne yaptığını bilen var mı?
Veri kümesini reddeder veya bu dizeleri atlar ve hesaplamalarda dikkate almaz mı?
Ve aynı şey + - INFINITY sayıları için de geçerli mi?
Bu garip bir soru, her şey AMO'nun özel uygulamasına bağlı
Eğer çok sorun olmayacaksa, bu örneği python ile verebilir misiniz?
AO ile iyi bir python kütüphanesi seçin, onunla nasıl çalışacağınızı öğrenin ve ne yapmanız gerektiğini hemen anlayacaksınız.
MO'nun NAN olmayan sayılarla genellikle ne yaptığını bilen var mı?
Veri kümesini reddeder veya bu dizeleri atlar ve hesaplamalarda dikkate almaz mı?
Ve aynı şey + - INFINITY sayıları için de geçerli mi?
R genellikle bunlarla ne yapılacağını tanımlayan bir na.action argümanına sahiptir. Her zaman bunu kullanma ihtiyacından kaçınmaya çalıştım (veri hazırlarken), bu yüzden doğru yolu gerçekten anlamıyorum.
R genellikle bunlarla ne yapılacağını tanımlayan bir na.action argümanına sahiptir. Ben her zaman bunu kullanma ihtiyacından kaçınmaya çalıştım (veri hazırlarken), bu yüzden doğru yolu gerçekten anlamıyorum.
Teşekkürler!!! Diğer insanların bu konudaki deneyimlerini okudum ve değerlendirdim.
İçinde NAN varsa bir sütunu bırakmanın daha iyi olacağını düşünüyorum.
Benim durumumda, sadece 1 sütun birkaç yüz NAN ve INF içeriyordu. Fiş oluşturulurken bir şeyler yanlış gitti.
Satırların atılması bence yanlış, çünkü bunlar diğer fişlerde genel sonucun yararına kullanılabilir.
Teşekkürler! Diğer insanların bu konudaki deneyimlerini okudum ve değerlendirdim.
İçinde NAN'lar varsa bir sütunu bırakmanın daha iyi olacağını düşünüyorum.
Benim durumumda, sadece 1 sütun birkaç yüz NAN ve INF içeriyordu. Fiş oluşturulurken bir şeyler ters gitmiş.
Bence satırları atmak yanlıştır, çünkü bunlar genel sonucun yararına olacak şekilde diğer fişlerde kullanılabilir.
Ortalama ile enterpolasyon yapabilir veya yerine koyabilirsiniz
Ortalamayla ikame, istatistikte sadece veri olmadığında kullanılırdı, daha sonra ortalama ikame edilirdi. NAN'ı veri eksikliği veya eksikliği olarak kullandılar - bu anı bir şekilde işaretlemeleri gerekiyordu - bu amaçla NAN'ı kullanmaya karar verdiler ve ardından ortalama ile değiştirdiler.
NAN'ım var - veri hazırlamada bir hata var ve örneğin /0'dan sonra alıyorum (ancak bazen + - INF alıyorum). Hatalı verileri normal veya hatta ortalama olarak değerlendirmem gerekmiyor.
Hatalar düzeltilmelidir (sütunun NAN içerdiğini ve eksik olduğunu yazdırıyorum). Gerçi bu çıktıları kim okuyor ki...? )))