Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 388
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
Garip bir şekilde, zaten tahmincilerim var. Gerçek hayatta olan, bir aydan kısa sürede yazılmış hazır bir bot var. En önemli şey tahminciler, bu tartışılmıyor evet. Peki kimin ne tecrübesi var.. Mesela benim alevlenen hayal gücümle bir seferde tahminciler seçiliyor, 5 yıl analist olarak çalıştım :) Tahminci seçimini NN mimarileri çalışmak kadar zor bir iş olarak görmüyorum. , asıl mesele oturup almak, 2-3 hafta geçirmek :)
Ve sayılarda?
Eğitim örneğinde, test ve doğrulama.
En önemlisi: orijinal olarak önceki üç dosyadan ayrı olan yeni bir dosyada.
Tüm bu dört değer birbirinden çok farklı olmamalıdır. Yanlışlıkla %10'dan fazla farklılık gösterirlerse (örneğin, %30 ve %35 sapma), o zaman fırına girerler.
Ve gerçek hayatta olan hiçbir şey değil, sinyaller var, bir veya iki yıl içinde ölüyorlar ...
Peki ya artışların hiçbir şekilde eğilimleri göstermediği gerçeğine ne demeli?
Evet, hiçbir şekilde.
Model ya bir artış ya da bir yön öngörüyor - sınıflandırma modelleri bunun için var.
Haberlerde hareketi tanıyacak sınıflandırma modelleri bilmiyorum. Ve GARCH için modelin anlamı budur - ortaya çıkan hareketi çözmek. Şişman kuyruklar - sonuçta, trendler kırıldığında, keskin geri dönüşler meydana geldiğinde haberlerdeki hareket budur.
Ve farklı zaman örneklerinde artışları izleyebilirsiniz.
Birkaç zaman diliminde çalışan ilginç GARCH modelleri var. Anlamı şu.
H1'de bir artış öngördüğümüzü varsayalım. Model, dağılımı karakterize eden girdi verilerini gerektirir. Bu tür girdi verileri olarak (genellikle oynaklık), önceki saati değil, mevcut saat içindeki dakikaları alırız.
Benim düşünceme göre, tüm hikayeyi aynı davranışla bölümlere ayırmak önemlidir. Örneğin, burada bir resim, 5 yıl boyunca EURUSD için günün kapanış fiyatı, 14'ün 2. çeyreğine kadar bir trend olduğu görülebilir, daha sonra 14'ün geri kalanı ve 15'in başlangıcı bir başka ve ondan sonra başlayan ve bu güne kadar devam eden üçüncüsü. Hastanedeki ortalama sıcaklığı almaya çalışmak ve temelinde tek bir hastanın durumunu teşhis etmek gibi bir yığındaki her şeye müdahale etmek - IMHO, yanlış.
Örneğin, mevcut eğilimi, 15'in başından günümüze kadar bir yerde alırsak ve en azından eğilimleri, süreli yayınları vurgular / tahmin edersek, o zaman IMHO, oldukça makul bir sonuç alırız. İşte bir resim, yeşil renkte önümüzdeki birkaç hafta için kapanış fiyatı tahmini.
Ve sayılarda?
Eğitim örneğinde, test ve doğrulama.
En önemlisi: orijinal olarak önceki üç dosyadan ayrı olan yeni bir dosyada.
Tüm bu dört değer birbirinden çok farklı olmamalıdır. Yanlışlıkla %10'dan fazla farklılık gösterirlerse (örneğin, %30 ve %35 sapma), o zaman fırına girerler.
Ve gerçek hayatta olan hiçbir şey değil, sinyaller var, bir veya iki yıl içinde ölüyorlar ...
Rakamlar açısından, sorun değil, bu kadar gereksiz örneğe ihtiyacınız yok, bu eğitim ve test için yeterli, parametreler GA üzerinden seçiliyor, sonra mümkün olduğunca geriye ve ileriye benzer sonuçları seçiyorum. . Hiçbir zaman tüm fiyat teklifi tarihi için bir model eğitmeyeceksiniz, ayrıca 3 bağımsız dönem sunuyorsunuz ve piyasada işlem yapma durumunda 4'ünde işlem yapmak tamamen saçmalık çünkü. Bu süre zarfında piyasa değişir. Bu nedenle, eğitim örneğinin dışındaki alanda modelin fazla takılmadığından emin olmak yeterlidir, o kadar.
Her hafta yeniden eğitim alıyorum, ikinci hafta ise +% 35 değerinde. Gerçek hayatta neyle ilgili, gerçek para)
Ve gerçek hayatta olan hiçbir şey değil, sinyaller var, bir veya iki yıl içinde ölüyorlar ...
Garip bir şekilde, zaten tahmincilerim var. Gerçek hayatta olan, bir aydan kısa sürede yazılmış hazır bir bot var. En önemli şey tahminciler, bu tartışılmıyor evet. Peki kimin ne tecrübesi var.. Mesela benim alevlenen hayal gücümle bir seferde tahminciler seçiliyor, 5 yıl analist olarak çalıştım :) Tahminci seçimini NN mimarileri çalışmak kadar zor bir iş olarak görmüyorum. , asıl mesele oturup almak, 2-3 hafta geçirmek :)
Rakamlar açısından, sorun değil, bu kadar gereksiz örneğe ihtiyacınız yok, bu eğitim ve test için yeterli, parametreler GA üzerinden seçiliyor, sonra mümkün olduğunca geriye ve ileriye benzer sonuçları seçiyorum. . Hiçbir zaman tüm fiyat teklifi tarihi için bir model eğitmeyeceksiniz, ayrıca 3 bağımsız dönem sunuyorsunuz ve piyasada işlem yapma durumunda 4'ünde işlem yapmak tamamen saçmalık çünkü. Bu süre zarfında piyasa değişir. Bu nedenle, eğitim örneğinin dışındaki alanda modelin fazla takılmadığından emin olmak yeterlidir, o kadar.
Her hafta yeniden eğitim alıyorum, ikinci hafta ise +% 35 değerinde. Gerçek hayatta neyle ilgili, gerçek para)
Hangi tahmincileri kullandığınızı söyler misiniz?
Cidden gelecek yıllar için bir pazar modeli mi yaratmak istiyorsunuz...?
Hayır tabii değil.
Gelecek için bazı garantiler almakla meşgulüm.
Rakamlar açısından, sorun değil, bu kadar gereksiz örneğe ihtiyacınız yok, bu eğitim ve test için yeterli, parametreler GA üzerinden seçiliyor, sonra mümkün olduğunca geriye ve ileriye benzer sonuçları seçiyorum. . Hiçbir zaman tüm fiyat teklifi tarihi için bir model eğitmeyeceksiniz, ayrıca 3 bağımsız dönem sunuyorsunuz ve piyasada işlem yapma durumunda 4'ünde işlem yapmak tamamen saçmalık çünkü. Bu süre zarfında piyasa değişir. Bu nedenle, eğitim örneğinin dışındaki alanda modelin fazla takılmadığından emin olmak yeterlidir, o kadar.
Her hafta yeniden eğitim alıyorum, ikinci hafta ise +% 35 değerinde. Gerçek hayatta neyle ilgili, gerçek para)
Bende de iki lot var.
İlk bölüm: Üç numuneden rasgele yapılır ve üzerlerinde öğren-test-test yapılır. İlkini takip eden son bölüm, burada tercihen bir test cihazı tarafından ardışık bir çalışmadır.
Daha önce defalarca yazmama rağmen tamamen unutmuşum.
Yukarıdaki adım ikinci adımdır.
İlk adım, hedef değişkenle "ilişkili" tahmin edicilerin seçilmesidir . Hedef değişken - gürültü ile hiçbir ilgisi olmayan tahmin edicilerin hakim olduğu tahmin edici kümeleri tarafından çok iyi sonuçların verildiğini kanıtlayabilirim. Antrenman sırasında gürültü ile çok iyi sonuçlar elde edilir. Üstelik ilk bölümde yukarıda bahsettiğim üç parçanın tamamında %10'dan az, %3'e varan hata almayı başardım! Ve sonra ikinci bölümde tamamen keyfi bir hata aldım.
Gürültü tahmin edicilerini filtrelemeye başlarsak, eğitim sırasında hata artar, ancak ikinci bölümde azalır. Gürültü kestiricilerinden kurtulursak, yaklaşık olarak aynı hata değerini elde ederiz. Tahminlerimde %30'dan biraz daha az