Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 348
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
Böyle bir matris kullanarak sadece 3 - 5 girdi ile karlı bir şey hesaplamak bana gerçekçi gelmiyor. Tüm olası varyasyonları kapsadığını kabul ediyorum.
Ancak örneğin 5 girişli bir ağ yaparsak, hesaplamalar için 32 katsayı olacaktır. Genetik algoritma genellikle 10.000 geçişte yakınsar, yani. girişler ortalama olarak -1.0-1 olarak hareket edecektir.
3 girdi ile bir model hesaplanabilir ve hesaplanabilir, ancak bence 3 girdi yeterli değil.
Ve sinir ağları, R üzerinde veya hatta ALGLIB'den herhangi birini oluşturabilir ve hızlı bir şekilde hesaplayabilirsiniz. İç yapıları o kadar eksiksiz olmayacak, ancak eğitim sırasında en güçlü bağımlılıklar olacak.
NN'nin girişlerin yalnızca bir kısmını gerçekleştirebildiği, örneğin genel yönü gösterdiği, örneğin sinyaller başka bir sistem tarafından verildiği birleşik stratejileri unutmayın.
Diyelim ki düz bir şekilde dökülen bir sistem var, bu tür alanları filtrelemek için NN'yi optimize edebilirsiniz ve mantığın geri kalanı "olduğu gibi" çalışacaktır.
NN'nin girişlerin yalnızca bir kısmını gerçekleştirebildiği, örneğin genel yönü gösterdiği, örneğin sinyaller başka bir sistem tarafından verildiği birleşik stratejileri unutmayın.
Diyelim ki düz bir şekilde dökülen bir sistem var, bu tür alanları filtrelemek için NN'yi optimize edebilirsiniz ve mantığın geri kalanı "olduğu gibi" çalışacaktır.
Ve bu arada Reshetov'un aynı uzman sistemi yani :) https://www.mql5.com/en/articles/3264 yani. görünüşe göre bir Bayes sınıflandırıcısı diyebilirsiniz
Ve neden Ulusal Meclisin çalışması gerektiğine karar verdiniz? Bildiğim kadarıyla, NN'ler bir veri setinde bir algoritma/kalıp bulmayı kolaylaştırıyor.
Ancak fiyat davranışı, MM dahil tüm katılımcıların pozisyonlarının toplamıdır. Kalabalığın davranışındaki algoritma ne olabilir? Aynı zamanda, bu kalabalığın küçük olmayan bir kısmı için, pozisyondan bir kazanç olup olmayacağı hiç önemli değil. Bu, tarlalarda uçan bir arının davranışıdır. Tarlalar aynı ama hangi çiçeğe konacağını tahmin etmek gerçekçi değil.
Bu canavara iyi şanslar diliyoruz :) Bu sadece bu yaklaşımın uygulanabilirlik sınırlarını belirlemek içindir.
Ne kadar çok nöron ve girdi olursa, sistem o kadar kararlı, ancak daha az karlı, son 3 ay için açılış fiyatlarında 1.5'i ileri olan dakikalarda optimize edildi, ardından neredeyse bir yıl çalıştı ve istikrarlı bir sonuç gösterdi. Her biri için 3 girişli 3 nöron vardır ve bu 3 nöron, nihai sonucu veren 4. nörona girer.
daire içinde, şebekenin optimize edildiği (yaklaşık olarak), ardından ilerinin geldiği ve DO'nun geri kalanının eğitime hiç katılmadığı alandır
Ne kadar çok nöron ve girdi olursa, sistem o kadar kararlı, ancak daha az karlı, son 3 ay için açılış fiyatlarında 1.5'i ileri olan dakikalarda optimize edildi, ardından neredeyse bir yıl çalıştı ve istikrarlı bir sonuç gösterdi. Her biri için 3 girişli 3 nöron vardır ve bu 3 nöron, nihai sonucu veren 4. nörona girer.
daire içinde, şebekenin optimize edildiği (yaklaşık olarak), ardından ilerinin geldiği ve DO'nun geri kalanının eğitime hiç katılmadığı alandır
Ana şey istikrardır. Bir yıldan az bir süre içinde - %800 ve eğer bu gerçekten bir sinir ağına benzetilerek diziler üzerinde bir tür kendi kendine öğrenen danışmansa - elimi sıkıyorum. Neyin ne olduğunu anlayamayacak kadar akıllıyım ama makine öğreniminin bu alanına dalmak için cesaret vermek için el sıkışıyorum. Sanırım o da aynı nedenden ötürü tökezleyecek - piyasanın öngörülemezliği, ama görünüşe göre bir kayıp limitleri sisteminiz var, bu yüzden gerçekten ilginç. Ve bir VPS'de veya bir ev bilgisayarında nerede çalışıyor?
Ana şey istikrardır. Bir yıldan az bir süre içinde - %800 ve eğer bu gerçekten bir sinir ağına benzetilerek diziler üzerinde bir tür kendi kendine öğrenen danışmansa - elimi sıkıyorum. Neyin ne olduğunu anlayamayacak kadar akıllıyım ama makine öğreniminin bu alanına dalmak için cesaret vermek için el sıkışıyorum. Sanırım o da aynı nedenden ötürü tökezleyecek - piyasanın öngörülemezliği, ama görünüşe göre bir kayıp limitleri sisteminiz var, bu yüzden gerçekten ilginç. Ve bir VPS'de veya bir ev bilgisayarında nerede çalışıyor?
Evet, bunlar şimdilik test cihazındaki testler) Bu bir sinir ağı bile değil, bir sınıflandırıcı, arada bir şey çıktı, ne diyeceğimi bilmiyorum .. el yapımı) Evet, periyodik olarak yeniden eğitmeniz gerekiyor ve örneğin çekilme için bazı kısıtlamalar getirmek
Sistem ne kadar çok nöron ve girdi olursa daha stabil ama daha az kârlıysa, son 3 aydır 1.5'i ileri olan dakika açılış fiyatlarında optimize edildi, ardından neredeyse bir yıl çalıştırıldı ve bir performans gösterdi. istikrarlı sonuç. Her biri için 3 girişli 3 nöron vardır ve bu 3 nöron, nihai sonucu veren 4. nörona girer.
daire içinde, şebekenin optimize edildiği (yaklaşık olarak), ardından ilerinin geldiği ve DO'nun geri kalanının eğitime hiç katılmadığı alandır
Girdi olarak ne veriyorsunuz?
Fena değil!
Girdi olarak ne veriyorsunuz?
ama yine de, gerileme ve rsi, henüz daha akıllı bir şey düşünmedim
Fena değil!
Girdi olarak ne veriyorsunuz?
Bu arada, kullanmak için en uygun ızgarayı arıyordunuz - bunu deneyin https://www.mql5.com/en/code/9002
Henüz kendim çözemedim, daha önce zamanım yoksa, kullanılabilir olup olmadığını daha sonra tekrar yazın)