Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 77
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
Diğer tüm dillerin birçok farklı amaç için kullanıldığı ve R'nin yalnızca verilerle çalışmak için kullanıldığı göz önüne alındığında, R için çok iyi bir sonuç.
Verilerim üzerinde eğitim vermeyi denediniz mi?
5 gün boyunca bir deney yaptım. Sadece EURUSD'ye işkence!
Burada yayınladığım bedenle ilgili 99 eğitim örneği yaptım. Hepsi benzersizdir, çünkü zamanla inceltilmiş gözlemler içerirler. Modelleri onlar üzerinde eğiteceğim ve GBM ormanlarından bir komite kuracağım. Günde sadece 18 numune geçmesine rağmen, doğrulama konusunda şimdiden ilginç sonuçlar var. Aynı zamanda, doğrulamayı 2,5 kat büyüttüm ve ardından size nedenini göstereceğim!
Gördüğünüz gibi, ilk eğitim örneğinde model, doğrulamada 400 K gözlem için 2,7 puanlık bir MO alacak şekilde eğitildi (yayılma dikkate alınarak).
Eh, hala 1, 1.5 puan sonuç, normlar var. Bütün bunlar daha sonra komiteye konulacak ve bakalım sonunda nasıl bir resim onaylanacak! Ev ödevi için 4 veya 4+ bekliyorum.
Bekleyin beyler.
Not: eğitim verileri - çeşitlendirme ve komite oluşturma için 99 örnek: https://drive.google.com/open?id=0B_Au3ANgcG7CNG5JT3R2UzI0UzQ
Evet denedim, ilk seferde olmadı. Modeli değerlendirmek için regresyon sonucunun doğruluğunu aldım (gerekli sonuç [0; 0,5; 1] eksi elde edilen sonuç, modulo olarak ölçeklendirilir). Genetik, nöronun eğitim için yeterli veriye sahip olmadığı bir çift öngörücü ile böyle bir küresel maksimum buldu, bu nedenle neredeyse tüm verilerde 0,5 döndürür ("ticaret yapma" sınıfına karşılık gelir). Genel olarak, böyle bir uygunluk işlevi hiç uygun değildir, sonuç olarak ağ ticaret yapmaz.
Şimdi ikinci deney hala öğrenme sürecinde. Hala 3 sınıfla çalışıyorum, ancak regresyon sonucunu hemen [0; 0.5; 1] seviyelerine yuvarladım. Puan - sınıflandırma doğruluğu ([doğru cevap sayısı] / [toplam sayı]). Genetikteki en iyi uygunluk değerlerinin grafiğine göre sonucun %33'e yakın, aslında rastgele ile aynı olacağına karar verebilirim. Şanslıysanız belki biraz daha yüksek. Genetik maksimuma ulaşana kadar bir iki gün daha beklemeliyiz, sonra ön test yapabilirim.
Tahmincilerimde sonucum genellikle daha iyidir, bu verilere daha fazla gösterge eklemeniz gerektiğini düşünüyorum. Algoritmanız tahmin edicileri değerlendirip atabiliyorsa, başlangıçta ne kadar çok gösterge eklerseniz o kadar iyi olur.
Evet denedim, ilk seferde olmadı. Modeli değerlendirmek için regresyon sonucunun doğruluğunu aldım (gerekli sonuç [0; 0,5; 1] eksi elde edilen sonuç, modulo olarak ölçeklendirilir). Genetik, nöronun eğitim için yeterli veriye sahip olmadığı bir çift öngörücü ile böyle bir küresel maksimum buldu, bu nedenle neredeyse tüm verilerde 0,5 döndürür ("ticaret yapma" sınıfına karşılık gelir). Genel olarak, böyle bir uygunluk işlevi hiç uygun değildir, sonuç olarak ağ ticaret yapmaz.
Şimdi ikinci deney hala öğrenme sürecinde. Hala 3 sınıfla çalışıyorum, ancak regresyon sonucunu hemen [0; 0.5; 1] seviyelerine yuvarladım. Puan - sınıflandırma doğruluğu ([doğru cevap sayısı] / [toplam sayı]). Genetikteki en iyi uygunluk değerlerinin grafiğine göre sonucun %33'e yakın, aslında rastgele ile aynı olacağına karar verebilirim. Şanslıysanız belki biraz daha yüksek. Genetik maksimuma ulaşana kadar bir iki gün daha beklemeliyiz, sonra ön test yapabilirim.
Tahmincilerimde sonucum genellikle daha iyidir, bu verilere daha fazla gösterge eklemeniz gerektiğini düşünüyorum. Algoritmanız tahmin edicileri değerlendirip atabiliyorsa, başlangıçta ne kadar çok gösterge eklerseniz o kadar iyi olur.
Hâlâ bir kâse yapmaya mı çalışıyorsun???? Oh iyi......
Hâlâ bir kâse yapmaya mı çalışıyorsun???? Oh iyi......
Hayır arkadaşlar sistem birleşti, göstermenin bile bir anlamı yok. Özür dilerim ..... Sınıflandırmayla ilgili inceleme ile ilgili olarak, evet ... yapabilirsiniz .. ama henüz zaman yok, çünkü daha özgür olacağım ve yaratıcılık beni ele geçirecek, kesinlikle abonelikten çıkacağım ..... Ve böyle .....
İlginç... Algoritmanızı bir yıldır başarıyla kullandığınızı mı yazdınız? Birkaç saat önce yayınlandı "Hala bir kâse oluşturmaya çalışıyorsun ???? Şey, peki ..." buradan, algoritmanın birkaç saat önce çalıştığını ve ardından algoritmanın birleştiğini takip ediyor??????????? ?????????? bir şekilde hikayen uymuyor...
Dinle, söyleyeceğin bir şey varsa PM yaz çünkü senin yazdıklarının aynısını ben de yaptım bu konu ilgimi çekiyor.
Burada konu başlığında RNeat ile ilgili mesajlar vardı, bu nöronların ağırlıklarının ve bağlantılarının genetik kullanılarak oluşturulduğu adaptif topolojiye sahip bir nörondur.
Açıklamaya ve basit testlere bakılırsa, model oldukça iyi. Ancak Forex için oldukça zayıf olacaktır. Bir haftadır antrenman yapıyorum, 400 tahminci ile bir sonraki bar için alım/satım tahmininde bulunuyorum.
Modelin eğitimi çok yavaş, bir haftada modelin uygunluğu neredeyse sadece %2'ye yükseldi. Eğitim verilerinde bile tahmin doğruluğu sadece %55'tir, modelin kâr etmeye başlamak için iyi bir mantığa dönüşecek zamanı yoktu.
Doğrulama verilerinin doğruluğu (eğitim verilerinden rasgele çubuklar kaldırılır) biraz daha iyidir, ancak bu, modelin değerinden çok bir tesadüftür.
Ön testteki doğruluk %50 ile %53 arasında dalgalanıyor ve grafiğe bakılırsa, bu aynı zamanda bir kazadır ve modelin değeri değildir.
Mucize gerçekleşmedi, bence model aylarca süren çalışmayla istenen mantığa gelişecek, ancak aynı zamanda zayıf doğrulama sonuçlarıyla yeniden eğitilecek ve o zamana kadar zaten modası geçmiş olacak ve yapmanız gerekecek. en baştan yeniden başla.
Deneyi durduruyorum, devam etmek için bir neden göremiyorum.