Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 92
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
Tamam))) ama koşulları dikkatlice okuyun -
"her iki örnek için sonuçları % (başarıyla tahmin edilen durumlar) olarak düzenleyin (tren = %xx, test = %xx). Yöntem ve modellerin dile getirilmesine gerek yok, sadece rakamlara gerek yok"
Daha fazla sonuç bekliyoruz. Mihail Marchukajtes'in ne gibi sonuçlar çıkarabileceğini merak ediyorum.
sonucum (isterseniz yöntemi de seslendireceğim):
# predict with best models
glm_predict_train <- as.data.frame(predict(glm_obj
, newx = training
, type = "class"
, s = best_models$bestTune$lambda))
glm_predict_train$observed <- train_y
table(glm_predict_train[, 2], glm_predict_train[, 1])
table(glm_predict_train[, 2], glm_predict_train[, 1]) / nrow(training)
# validate with best models
glm_predict_validate <- as.data.frame(predict(glm_obj
, newx = validating
, type = "class"
, s = best_models$bestTune$lambda))
glm_predict_validate$observed <- validate_y
table(glm_predict_validate[, 2], glm_predict_validate[, 1])
table(glm_predict_validate[, 2], glm_predict_validate[, 1]) / nrow(validating)
eğitimde %56:
> table(glm_predict_train[, 2], glm_predict_train[, 1])
down up
down 333 181
up 256 230
> table(glm_predict_train[, 2], glm_predict_train[, 1]) / nrow(training)
down up
down 0.333 0.181
up 0.256 0.230
%52 testte:
> table(glm_predict_validate[, 2], glm_predict_validate[, 1])
down up
down 332 173
up 309 186
> table(glm_predict_validate[, 2], glm_predict_validate[, 1]) / nrow(validating)
down up
down 0.332 0.173
up 0.309 0.186
Bu “öngörülebilirliğin” nasıl hesaplandığını anlamıyorum ve hedef dikkate alınmazsa bunun bir anlamı var mı?
Orada, bazı formüllerin yardımıyla, sinyalin ne kadar gürültülü olduğu veya bunun tersinin düzenli olduğu tahmin edilir. Bir yazar tarafından nasıl ve hangi formüllerin hesaplandığı biliniyor, ona sadece ne yaptığını anladığına güvenebilirsiniz.
Özü oldukça basittir - tahmin edicilerin kendileri "gürültü" değilse, onlar hakkında bir şey tahmin etmek daha kolaydır. Ve bir şekilde işlenirlerse, daha da kararlı bir sinyal alabilirsiniz. Kararlı bir sinyal, tahmin için iyi bir temeldir.
Hatta bu paketteki Omega() işleviyle, tahmin edicileri kendiniz de hızlı bir şekilde değerlendirebilirsiniz, ona belirli bir tahmin edicinin değerlerini (eğitim tablosundan bir sütun) beslemeniz gerekir. sonuç %0 - gürültü ve tahmin edici işe yaramaz. %100 - her şey yolunda, tahmin edici kullanılabilir.
Fonksiyonun saf gösterge değerleriyle değil, örneğin hareketli bir ortalama için büyümeleriyle beslenmesi gerektiğine inanıyorum - c(MA[0]-MA[1], MA[1]-MA[2], MA[2] ]-MA[ 3], vb.).
Hedef değerlere gelince - evet, pakette kullanılmazlar. Bu paket hiçbir şeyi tahmin edemez. Sadece bir şekilde hangi tahmincilere güvenilebileceğini ve hangilerinin güvenilmeyeceğini belirler ve bunlara dayalı olarak birkaç yeni tahmin daha yaratır. Hedef değişkenin seçimi ve tahmine dayalı modelin eğitimi farklı şekilde ele alınmalıdır. Bazı hedef değişkenlerin daha iyi, bazılarının daha kötü tahmin edilmesi mantıklıdır.
Hedef değişken genellikle herhangi bir paket için bir sorundur. Kullanılan hedef değişkenin, mevcut tahmin ediciler kullanılarak hiç tahmin edilebileceği kesin değildir. Örneğin, hedef değişken için "bir sonraki çubuk için fiyat artışı/düşüş" veya "zikzak yükseliş/düşüş" kullanabilirim. Mevcut tahmin edicilere en iyi şekilde uymaları için yeni hedef değişkenlerin nasıl oluşturulacağını öğrenmek istiyorum. Kim bilir, belki tahmincilerimle bir daireyi mükemmel bir şekilde tahmin edebilirim, ama bunu asla bilemeyeceğim çünkü denemedim.
San Sanych Fomenko
Michael Marchukajtes
Sadece A6'dan gecikmeleri almanız, yedinci basit formülü beşten az uygulamanız ve her iki örnekte de %100 almanız gerekiyor. Herkese teşekkürler. İyi şanlar...
Anladığım kadarıyla kimse koşulları okumuyor (herhangi bir veri manipülasyonunu kullanmasına izin veriliyor), bu yüzden eziyet etmeyeceğim. Aslında, her şey basit.
Sadece A6'dan gecikmeleri almanız, yedinci basit formülü beşten az uygulamanız ve her iki örnekte de %100 almanız gerekiyor. Herkese teşekkürler. İyi şanlar...
Peki, ne var??? Ayrıca çıktı değişkenini girdi çöp yığınında bu şekilde kodlayabilirim. Ne saçmalıyorsun. Bunun amacı ne hala anlamadım?
Peki, ne var??? Ayrıca çıktı değişkenini girdi çöp yığınında bu şekilde kodlayabilirim . Ne olur tahmin et. Bunun anlamı neydi hala anlamadım??
Hadi deneyelim. Sadece basit.
Gopher'ın görünmediği gerçeği, ama orada)))
Hadi deneyelim. Sadece basit.
Örneğin, bu dosya. Chitso treninin herhangi bir test yapmasına gerek yoktur. Optimize edicide, Reshetov %56 çöp siltini gösteriyor, ancak orada bir sincap da var. Kim bulabilir....??? Doğru, bu oyunlardaki noktayı görmüyorum, girdi dönüşümünden çıktı yapıldığında, o zaman ağa ihtiyaç kalmayacak .... öyleyse ....