Trend stratejileri ile ilgili olarak ML (Karar Ağacı / Orman) geliştirmek için bir ekip topluyorum - sayfa 18
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
Böylece komut iptal edilir. )
Ve yönetilen bir grup olacak. )
%95 olasılıkla önceden kurulmuş bir takıma bile uygulama yapılması sonucu öldürür.
Ve henüz var olmayan bir şeyi yönetmek için çok güçlü kozlara sahip olmak gerekir. ))
Koz kartlarını göstermenin zamanı geldi.
Arz var, ancak herhangi bir biçimde talep ifadesi yok.
Bu aşamada potansiyel ekip üyeleri aktif olmak istemiyorsa, motivasyonlarından emin değilim.
Çok üzgün.
Yönetim olmadan ilerlemek imkansız - Katılımcıların hareket yönünü kendileri seçtikleri bir plan önerdim, en rahat koşulları hayal etmek zor.
Bu listeden GitLab'a bir şalgam bile kaydedilmedi ...
Ekibin Apache 2.0 lisansı altında derhal bir araya getirilmesi gerekiyordu ve siz yabancıları işbirlikçi etik kurallarına uymaya zorlamak istediniz.
Nayalnik, yazılım geliştirmeden hiç bir şey anlamıyor.
Kayıt birkaç dakika meselesidir, sadece bir formalitedir.
Ekip, kendisinin ve tüm ekip üyelerinin menfaati için çalışmalı, ruh hallerine göre burunlarını karıştırmamalıdır.
Fikir geliştirmek ve onları kodlamak iki farklı şeydir.
Kayıt birkaç dakika meselesidir, sadece bir formalitedir.
Ekip, kendisinin ve tüm ekip üyelerinin menfaati için çalışmalı, ruh hallerine göre burunlarını karıştırmamalıdır.
Fikir geliştirmek ve onları kodlamak iki farklı şeydir.
"Birkaç dakika" ise, neden yapılmıyor? Ekip olmadığı için çalışma alanı yok. Ekip yok çünkü çalışma alanı yok...
Ve bu alanda, fikir en azından sözde kodda hemen uygulanmalıdır.
"Birkaç dakika" ise, neden yapılmıyor? Ekip olmadığı için çalışma alanı yok. Ekip yok çünkü çalışma alanı yok...
Ve bu alanda, fikir en azından sözde kodda hemen uygulanmalıdır.
Ekip yok, insanlar birlikte çalışmak istemediğinden, herkes (çoğu) başkalarının fikirlerini dinlemekle ilgileniyor ve Maxim tarafından önerilen format tam da bunun için doğru - bir sohbet.
Belki de şu anki güvensizlik ve korku aşamasında, kişinin kendi kaba fikirlerini açığa vurması, çıkarlara dayalı bir iletişim çeşididir.
Bunu yapmadan önce, sonunda nasıl görüneceğini anlamalısınız - planlanmış bir taslak olmalı, insanların iş akışının organizasyonu hakkında konuşmalarını önerdim - nasıl istiyorlar, nasıl görüyorlar ve zaten alıyorlar. Bu istekleri göz önünde bulundurarak çalışma alanını düzenleyin.
Vatandaşlar - her şey bizim elimizde!
Pazar, kişisel psikolojik sorunları çözme yeri değil, gelir elde etme alanıdır!
Bu dev heykeli tek başınıza hareket ettirmeyin.
Yani, bir şeyler karıştı - forumun motoru çok işlevli mi? REST hakkında okudum, ancak bu çıplak bir mimari, bunun için forum kaynaklarını aramalı mıyım?
Başka scriptleri oynayabilmek ne demek, nerede oynanır? Basit bir kullanıcıya bir ürün satmak istediğinizi düşünün ve ne verdiğini ve ne ile geldiğini insani bir şekilde açıklayın, lütfen. Gerekli ve önemli olduğunu düşünüyorum ama nedenini anlamıyorum, teşekkürler.
Ve açıklanacak ne var, yukarıda size yerel bilgisayarda kurulu python'a MQL betiğinden nasıl erişileceğini, sinir ağı modelini nasıl eğiteceğinizi, bir dosyaya nasıl kaydedeceğinizi, yükleyeceğinizi ve çağırarak onunla nasıl çalışacağınızı bir örnek gösterdim. Tahmin yöntemi.
https://www.mql5.com/en/forum/261479/page16#comment_8011085
Aynı kalıbı kullanarak, python kitaplıklarında bulunan yüzlerce ML modelinden herhangi birini oluşturabilir ve onu verileriniz üzerinde eğitebilirsiniz. Aynı kalıbı kullanarak, bir Uzman Danışmanda veya başlatmanın ardından model dosyasını yükleyecek bir göstergede bir istemci parçası oluşturabilir ve ardından Predict'i çağırarak onu tek tek veya tek tek yoklayabilirsiniz. Mevcut verileri ile yöntem.
NamedPipes ve REST protokolleri desteği, belirtilen komut dosyalarının, danışmanların veya göstergelerin MO modellerinde DLL olmadan hem yerel bir bilgisayarda hem de uzaktan bir ağda çalışmasına olanak tanır.
NamedPipes'tan farklı olarak, REST kullanılırken, MQL'den gelen komut dosyası metni FileWriteString aracılığıyla değil, WebRequest aracılığıyla ağda bulunan genel bir URL'ye, örneğin motorun çalıştığı VPS'ye gönderilmelidir, aksi takdirde her şey aynıdır.
Ve açıklanacak ne var, yukarıda size yerel bilgisayarda kurulu python'a MQL betiğinden nasıl erişileceğini, sinir ağı modelini nasıl eğiteceğinizi, bir dosyaya nasıl kaydedeceğinizi, yükleyeceğinizi ve çağırarak onunla nasıl çalışacağınızı bir örnek gösterdim. Tahmin yöntemi.
https://www.mql5.com/ru/forum/261479/page16#comment_8011085
Aynı kalıbı kullanarak, python kitaplıklarında bulunan yüzlerce ML modelinden herhangi birini oluşturabilir ve onu verileriniz üzerinde eğitebilirsiniz. Aynı kalıbı kullanarak, bir Uzman Danışmanda veya başlatmanın ardından model dosyasını yükleyecek bir göstergede bir istemci parçası oluşturabilir ve ardından Predict'i çağırarak onu tek tek veya tek tek yoklayabilirsiniz. Mevcut verileri ile yöntem.
NamedPipes ve REST protokolleri desteği, belirtilen komut dosyalarının, danışmanların veya göstergelerin MO modellerinde DLL olmadan hem yerel bir bilgisayarda hem de uzaktan bir ağda çalışmasına olanak tanır.
NamedPipes'tan farklı olarak, REST kullanılırken, MQL'den gelen komut dosyası metni FileWriteString aracılığıyla değil, WebRequest aracılığıyla ağda bulunan genel bir URL'ye, örneğin motorun çalıştığı VPS'ye gönderilmelidir, aksi takdirde her şey aynıdır.
Genel olarak, hesaplanan modeli etkinleştirmek için bir araç olduğu açıktır.
Ama hala strateji optimize edicide işlerin nasıl gittiğini anlamıyorum...
Düşüncelerimi ağaçlara bırakacağım, aniden işe yarayacaklar.
Ticaret, otomatik ticaret sistemleri ve ticaret stratejilerinin test edilmesi hakkında forum
Ticarette makine öğrenimi: teori ve uygulama (ticaret ve daha fazlası)
Alexey Vyazmikin , 2018.07.10 14:18
Dün neden karar ağaçları aradıkları fikrini buldum, yani. varlığı tanımlayan model? Onlar. Neden tüm özü genel olarak tanımlamamız gerekiyor, belki de bu özün en anlaşılır ve tahmin edilebilir parçalarını aramamız gerekiyor? Bunu, ağaçlardan yaprak topladığım için, belki de tam bir karar ağacı oluşturmadan bu tür yaprakları aramak için yöntemi kullanmam gerektiğini düşündüm, bu bence, aynı miktarda kalitede bir artış sağlamalıdır. hesaplama zamanı harcadı.
Kafamı internete soktum ve hiçbir yerde böyle bir şey görmüyorum. Belki birileri bu tür gelişmelerden haberdardır?
Bir algoritma geliştirirken, sanırım yapılacak ilk şey, sınıflardan birinin tahmin yeteneğinin öne çıktığı tahmin edicileri seçmek, tahmin edicilerin görünüşte ikili hale getirilmesi gerekiyor (bunun için, siz her tahmin edici için kendi örneğinizi oluşturmanız veya genel örneklemden hariç tutma aralıkları oluşturmanız gerekecektir (ki bu daha rasyoneldir?)). Ardından, belirli bir sınıf (benim durumumda, 3 sınıf) için kütükler oluşturmak için seçilen tahmin edicileri (ve bunların kombinasyonlarını) kullanın ve kalan tahmin edicileri bu kütükler üzerinde oluşturun. Aynı zamanda, belirli bir sınıfın tercihi için bunları da kontrol edebilirsiniz. Ardından, fikre göre, belirli hedefler altında sınıflandırmaya en uygun alanları bulacağız. Ve kalan alan ise sadece bir hareketsizlik/bekleme alanı olacaktır.
Tabii daha sonra yaprakların nerede üst üste dizildiğini görebilir ve bu durumlarda ortalama bir sonuç alabilirsiniz. Evet ve bir ağacın görünümü daha sonra bu şekilde oluşturulabilir, ancak farklı hedef alanların farklı alanlarındaki yoğunluk nedeniyle oylama elemanları ile.
Bu fikir hakkında ne düşünüyorsun?
Düşüncelerimi ağaçlara bırakacağım, aniden işe yarayacaklar.
Burada pek çok kişi düşüncelerini - fikirleri, bazı mekanizmalar öneriyor - algoritmalar ve hatta bazen uygulamaya geliyor - hazır programlar, ancak ne yazık ki ilerleme yok, pratik sonuçlar, temelde her şey bir sel ve mantıksız beyanlarla bitiyor.
Belki de bunun nedeni, ticaret için ML araçları hakkında birleşik bir görüşümüz olmamasıdır - veri formatı, modeller ve çalışma sonuçlarının nesnel bir değerlendirmesi, birbirimizle yapıcı bir şekilde iletişim kurmamıza, deneysel sonuçları paylaşmamıza ve makul sonuçlar çıkarmamıza izin vermez. .
Ve bireysel bir sanatçının - bir geliştiricinin bile nesnel bir değerlendirmesi için yöntemlerimiz yoksa, IR'nin geliştirilmesi için topladığınız ekibin böyle bir durumda olmasının anlamı nedir?))
Belki bu tür yöntemlerin oluşturulması ve koordinasyonu ile başlayalım, ML şubesinde bu konuyu gündeme getirme girişimi oldu, ancak şimdiye kadar karşılıklı bir anlayış yoktu, belki bu konunun meraklısı olarak siz başarılı olursunuz?
Burada pek çok kişi düşüncelerini - fikirleri, bazı mekanizmalar öneriyor - algoritmalar ve hatta bazen uygulamaya geliyor - hazır programlar, ancak ne yazık ki ilerleme yok, pratik sonuçlar, temelde her şey bir sel ve mantıksız beyanlarla bitiyor.
Belki de bunun nedeni, ticaret için ML araçları hakkında birleşik bir görüşümüz olmamasıdır - veri formatı, modeller ve çalışma sonuçlarının nesnel bir değerlendirmesi, birbirimizle yapıcı bir şekilde iletişim kurmamıza, deneysel sonuçları paylaşmamıza ve makul sonuçlar çıkarmamıza izin vermez. .
Ve bireysel bir sanatçının - bir geliştiricinin bile nesnel bir değerlendirmesi için yöntemlerimiz yoksa, IR'nin geliştirilmesi için topladığınız ekibin böyle bir durumda olmasının anlamı nedir?))
Belki bu tür yöntemlerin oluşturulması ve koordinasyonu ile başlayalım, ML şubesinde bu konuyu gündeme getirme girişimi oldu, ancak şimdiye kadar karşılıklı bir anlayış yoktu, belki bu konunun meraklısı olarak siz başarılı olursunuz?
Standart değerlendirmelerin uygun olmadığına katılıyorum, bunun hakkında daha önce yazmıştım. Bu, özellikle trend olan bir strateji söz konusu olduğunda açıktır. Bazı temel stratejilerde en uygun değerlendirme kriterlerini aramak ve ardından gelişmeleri diğer stratejilere aktarmak daha iyidir. MO ile ilgili başlıkta, anladığım kadarıyla barın açılışında nasıl kapanacağını tahmin etmeye çalışıyorlar. Ve orada tahmin edilen/tahmin edilmeyen metriği hala ortaya çıkabilir, ancak orada bile, trend stratejilerinden bahsetmiyorum bile, değerlendirmede noktalar da dikkate alınmalıdır.
Aşağıdaki şekilde, 1 numaralı karede, satış girişleri, kârın da olacağı 2. kareye göre çok daha iyi (daha fazla kar getirecek) olacaktır, ancak zaten 3. karede, bir satış yaparken zararla bir kapanış olacaktır. varlık, ancak bu aynı zamanda bir varlık satın alırken minimum fiyat oluşana kadar bir kar getirmeyecek.
Böylece, girdilerin yüzdelik tahmininin büyük olabileceği görülebilir, ancak bu büyük değer birinci karede değil de ikinci karede daha yoğunsa, o zaman daha küçük bir hata değeri tüm kârları kapsayabilir.
Bu nedenle artık modelimi değerlendirirken sinyallerin yoğunluğunu, hangi alanda daha fazla kar veya zarar verdiklerini dikkate almak ve bir karar ağacı oluştururken bunu dikkate almak istiyorum.