Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 984
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
Maxim, grafikten çıkan AT ALL modeline sahip olmadığını kabul etmek istemiyor: eğitimin testle hiçbir ilgisi yok. Modeli yeniden eğitilmedi - hiçbir şey öğrenmedi.
Hedef vektörü, onaylanana kadar hedefi dinamik olarak oluşturan bir işlevle değiştirmek son derece cazip bir fikirdir.
bu, burada gösterilenlerden daha kötü olmayan çalışan bir çöp.
ve bu konuda gösterilmeyen ve konuşulacak bir şey yok
burada model yok
bu, burada gösterilenlerden daha kötü olmayan çalışan bir çöp.
düzelttim:
bu, burada gösterilenlerden daha iyi olmayan çalışan bir çöp değil
düzelttim:
bu, burada gösterilenlerden daha iyi olmayan çalışan bir çöp değil
yakışıklı )
Sevgili R severler, soru şu ki, hangi R kütüphanesi aşağıdaki özelliklere sahip bir sınıflandırma ağacı oluşturabilir:
1. Yarı otomatik bina - ağacın bir bölümünün nasıl görüneceğine, hangi özelliklerin dallar boyunca ve belirli bir noktaya kadar hangi sırayla gideceğine karar veriyoruz ve ardından otomatik inşa ediyoruz.
2. İkili türe göre değil - evet / hayır, ancak tahmin ediciye göre dallanma ile bir ağaç oluşturma yeteneği, yani. tahmin edicinin 5 değeri var, bu yüzden beş dal oluşturuyoruz.
bu, burada gösterilenlerden daha kötü olmayan çalışan bir çöp.
ve bu konuda gösterilmeyen ve konuşulacak bir şey yok
burada model yok
Affedersiniz, yemek servis ediliyor.
Başka birinin açık kaynak Uzman Danışmanını aldım, biraz çalıştım. Böyle bir mutluluk bir zamanlar dere üzerinde perçinlendi. İlgilenirseniz ekleyebilirim. Test eden kişi çok farklı seçenekler elde edebilir.
not.
1.36 kar faktörü ile karlı ve kaybeden esnaf oranı çok ilginç
1.36 kar faktörü ile karlı ve kaybeden esnaf oranı çok ilginç
Aslında oldukça iyi bir yöntem. Girmeye çalışıyoruz ve sonuç olumsuz olursa hızlıca kapatıyoruz. Ancak bir pozitif işlem, öncekilerin tüm kayıplarını fazlasıyla karşılar.
Bazı konularda, başarılı işlemlerin sadece %30-40 civarında olduğu ve çok iyi karlarla sistemin bir testini gösterdim. Ama kâr etmeyenlerin %90'ı sınıftır.))
Affedersiniz, yemek servis ediliyor.
Başka birinin açık kaynaklı Uzman Danışmanını aldım, biraz çalıştım. Böyle bir mutluluk bir zamanlar dere üzerinde perçinlendi. İlgilenirseniz ekleyebilirim. Test eden kişi çok farklı seçenekler elde edebilir.
not.
1.36 kar faktörü ile karlı ve kaybeden esnaf oranı çok ilginç
Pekala, bu gerçekçi olmayan kenelere dayanan kod tabanından bir marty. Stoploss 5 veya 4 basamaklı mı? 50 sana mal olur. 5 haneli ise tek başınızasınız...
ve MO nerede, sormama izin verAslında oldukça iyi bir yöntem. Girmeye çalışıyoruz ve sonuç olumsuz olursa hızlıca kapatıyoruz. Ancak bir pozitif işlem, öncekilerin tüm kayıplarını fazlasıyla karşılar.
Bazı konularda, başarılı işlemlerin sadece %30-40 civarında olduğu ve çok iyi karlarla sistemin bir testini gösterdim. Ama kârsız olanların %90'ı sınıftır.))
Evet, Sanych kârsız olanı aştı ...
ve MO nerede, sormama izin ver
SanSanych ormanı kesmekten bıktı.))
Pekala, bu gerçekçi olmayan kenelere dayanan kod tabanından bir marty. Stoploss 5 veya 4 basamaklı mı? 50 sana mal olur. 5 haneli ise tek başınızasınız...
ve MO'nun bununla ne ilgisi var, sorayımSonucu göndermek için gereksinimlerinden bıktım!
ne gösterdin Grafiğin sonunda bir eğitim dönemi şeklinde cebinizde bir incir ile bilinmeyen bir tür krivulki? Bir testçi bile değil!
Ve işte sonuç, 14 ayda %360, orijinal metinle birlikte bir sürü özellik içeren iyi bir denge tablosu.
Ve MO'nun hemen bir sonucu var.
Bu, buradan değiştirilmiş bir uzman
Girdi, bir alış/satış elde ettiğimiz düzgün dağılmış rastgele bir değişkendir. Biliyorsun, rastgele.
Ancak bu daldaki modellerle ilgili alıştırmalarda, genellikle %50'den biraz daha az bir hata gösterirler ve burada temel sürümde kârlı ile kârsız arasındaki oran 47/53'tür.
O zaman neden MO? Ve neden performansınızda MO? Sonuçta, modelin yeniden eğitilmediğine dair hiçbir kanıt sunmuyorsunuz! Ve yeniden eğitim sorunuyla uğraşmazsanız, işte Petr Voytenko'dan herkes için ücretsiz bir danışman .