交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1173 1...116611671168116911701171117211731174117511761177117811791180...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2018.11.25 19:23 #11721 尤里-阿索连科。 你是如何看书的？你会把它们放在你的屁股下面吗？ 它非常受欢迎。一个问题要么有解决方案，要么没有。如果不这样做，你就无法解决这个问题。如果有，你将无法解决。而NS与此毫无关系。因此，请阅读上面建议的书。在数量上总是有一个最佳的解决方案，至于它有多满意是第二个问题。 Aleksey Vyazmikin 2018.11.26 16:21 #11722 按照承诺，我报告了对选择二元分类模型的不同指标的测试结果。该测试包括17个指标：Logloss；BalancedErrorRate；LogLikelihoodOfPrediction；WKappa；Kappa；BrierScore；ZeroOneLoss；Accuracy；BalancedAccuracy；MCC；Precision；Recall；F1；AUC；HingeLoss；HammingLoss；CrossEntropy，默认是Logloss。方法很简单，用相同的设置在相同的样本上运行CatBoost，进行训练、测试和最终检查，数值取自最终检查的文件，它不参与训练。对于每个指标，形成了8个从1到8的不同大小的树，这也平均了从集合中选择好的价值的能力，也被用来确定在调整树的大小的意义。使用了四个训练目标，这些策略因趋势运动的目标不同而有较大差异。各项指标的结果在下表中进行了总结。 结果发现，一些指标之间完全一致，它们被组合成一组--指标组标识符以绿色显示 以下是每个指标的汇总表，其中指标的最大值和最小值被突出显示，整个样本中的峰值被着色。 接下来是每个指标的平均利润汇总表，作为确定目标的所有变体的通用指标的变体--最大平均金额。 正如我之前写的，我在这个数据上平行测试我的公式，以便从获得的数据中选择最佳指标--"%All*1%"，结果被合并到参加测试的每个指标的这样一个表中。 这种方法允许根据每个指标的选择因素得分之和进行排名，如下表所示。 有趣的是，在第一个排名中最受欢迎的Precision却排在最末，这表明它并不是多面手，而是它的表现对第一个目标来说非常好。 也可以从每个指标的表格中考虑这个因素选择了哪些选项，并看一下这些指标的总和上的排名。 总结一下，可以将结果汇总到一个汇总表中，并将各地方的分数相加--谁的那个指标最少，谁就可能更好。 我们可以得出结论，Logloss是一个平均数，而不是选择模型的最佳指标，同时不同的TS可能需要不同的方法来选择训练过的模型。因此，例如，对于目标（columns_100）比较平衡的样本，Precision是完美的，但对于不平衡的样本，例如20%（columns_200）和小于目标 "1 "的样本，事情就出错了，在这里，使用HingeLoss是合理的，它已经完美地应对了这个任务。最平衡的，也许是召回指标--它可以用来探测地面，我想。准确度这样的指标被证明是非常不可靠和不平衡的，一方面它能够找到目标最平衡的最佳选项，但另一方面，所有树状选项的平均值它没有很好地剔除，因此它不太适合寻找不平衡的样本或模型调整。 Evgeniy Chumakov 2018.11.26 16:49 #11723 亚历山大_K2。 这种趋势很容易被我 "跪着 "找到的一个 梦寐以求的扳手轻轻地冲进马桶。 我想知道它想出了什么办法。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.26 19:32 #11724 阿列克谢-维亚兹米 金。伟大的测试，谢谢 有任何关于traine/test错误的信息吗？ 就拿那里的任何一个Accuracy或logloss来说，最受欢迎的是 例如，像这样的东西 2018.11.27 02:26:37.780 Core 2 2018.11.23 23:59:59 RlMonteCarlo TRAIN LOSS 2018.11.27 02:26:37.780 Core 2 2018.11.23 23:59:59 0.19023 2018.11.27 02:26:37.780 Core 2 2018.11.23 23:59:59 RlMonteCarlo TEST LOSS 2018.11.27 02:26:37.780 Core 2 2018.11.23 23:59:59 0.43959 右侧轨道左侧测试。 我对模型的归纳能力很感兴趣，以及处理过度的功绩是什么。我看到你很快就掌握了这个工具。最后，实质性的对话 :)) Aleksey Vyazmikin 2018.11.26 20:24 #11725 马克西姆-德米特里耶夫斯基。很好的测试，谢谢你。 是否有任何关于traine/test的错误差异的信息？ 就拿一个Accuracy或logloss来说，最常见的是 例如，像这样的东西 右边跟踪左边测试。 我对模型的归纳能力很感兴趣，以及处理过度的功绩是什么。我看到你已经迅速掌握了这个工具。最后，实质性的会谈 :))Catbust使用三个样本--一个是用于训练的测试样本，第二个是测试每个模型的训练情况，并选择最佳模型，这个模型是在训练过程中得到的，并被证明在测试数据上是稳定的，第三个是考试样本，在训练结束后由选定的模型进行标记。由于它实际上可以在训练样本上学得很好，所以将测试样本上的结果与训练样本进行比较是没有意义的，但将测试与考试样本进行比较则有意义。但是，由于我在Excel中手工处理这一切，所以我没有足够的力量来检查测试样本的结果。当然需要这样的数据来评估模型，应该考虑和分析，但这个过程还没有自动化（刚开始写一个脚本来准备处理的设置--离分析还很远），我不能谈论任何数字。 我没有注意到任何对抗过度训练的特殊方法，除了在读数特别好的情况下停止训练的方法......。该算法本身有一些可以关闭的随机性--它还允许不选择最好的预测者来分支树，这应该有助于防止过度学习。 现在，我想把预测器分批送入，看看会发生什么，因为无论如何，该模型有贪婪的树原则，这有时会阻止它获得更好的结果。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.26 20:29 #11726 阿列克谢-维亚兹米 金。Catbust使用三个样本--一个是测试，在此基础上进行学习；第二个是测试每个模型的学习情况，并选择最佳模型，该模型是在学习过程中获得的，并证明在测试数据上是稳定的；第三个是检查样本，其标志是所选模型已被训练。由于它实际上可以在训练样本上学得很好，所以将测试样本上的结果与训练样本进行比较是没有意义的，但将测试与考试样本进行比较则有意义。但是，由于我在Excel中手工处理这一切，所以我没有足够的力量来检查测试样本的结果。当然需要这样的数据来评估模型，应该考虑和分析，但这个过程还没有自动化（刚开始写一个脚本来准备处理的设置--离分析还很远），我不能谈论任何数字。 我没有注意到任何对抗过度训练的特殊方法，除了在读数特别好的情况下停止训练的方法......。该算法本身有一些可以关闭的随机性--它还允许不选择最好的预测者来分支树，这应该有助于防止过度学习。 现在我想输入部分预测因子，看看会发生什么，因为该模型仍然有一个贪婪的建树原则，这有时会阻止它获得更好的结果。这正是令人讨厌的地方，永恒的整合比TC的开发要花费更多时间。我也想研究python，但还没有时间。 Aleksey Vyazmikin 2018.11.26 20:35 #11727 马克西姆-德米特里耶夫斯基。这就是令人恼火的地方，永恒的整合比TC的开发还要花时间。我也想做一些python，但我还没有时间。我想把它用在MT5上，因为我没有用python工作，我喜欢ketbust有控制台版本。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.26 20:40 #11728 阿列克谢-维亚兹米 金。我不是用python，我喜欢ketbust有控制台版本，我想让这个版本与MT5兼容。你可以使用控制台的，但使用起来很不舒服。 Aleksey Vyazmikin 2018.11.26 20:41 #11729 马克西姆-德米特里耶夫斯基。几乎每个人都有控制台的，他们的工作很笨拙。我不知道，还有谁有这些东西？ 为什么不方便呢--MT5中会有一个脚本，在那里你可以实现参数的设置和枚举--比用纯Python或R代码好得多。 Catbust能够与格状农场合作，这也吸引了我的注意。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.26 20:50 #11730 阿列克谢-维亚兹米 金。我不知道，到底还有谁有？ 为什么不方便呢--MT5上会有一个脚本，在那里你可以实现参数的设置和枚举--无论如何都比用纯Python或R代码好。 Catbust知道如何与grpf农场合作，这也引起了我的注意。所有的图书馆都有Mbo，这个只是Pros上的libs。 对低级语言中的MO不适应，也很费时间，尤其是研究性的MO 1...116611671168116911701171117211731174117511761177117811791180...3399 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你是如何看书的？你会把它们放在你的屁股下面吗？
它非常受欢迎。一个问题要么有解决方案，要么没有。如果不这样做，你就无法解决这个问题。如果有，你将无法解决。而NS与此毫无关系。
因此，请阅读上面建议的书。在数量上总是有一个最佳的解决方案，至于它有多满意是第二个问题。
按照承诺，我报告了对选择二元分类模型的不同指标的测试结果。该测试包括17个指标：Logloss；BalancedErrorRate；LogLikelihoodOfPrediction；WKappa；Kappa；BrierScore；ZeroOneLoss；Accuracy；BalancedAccuracy；MCC；Precision；Recall；F1；AUC；HingeLoss；HammingLoss；CrossEntropy，默认是Logloss。方法很简单，用相同的设置在相同的样本上运行CatBoost，进行训练、测试和最终检查，数值取自最终检查的文件，它不参与训练。对于每个指标，形成了8个从1到8的不同大小的树，这也平均了从集合中选择好的价值的能力，也被用来确定在调整树的大小的意义。使用了四个训练目标，这些策略因趋势运动的目标不同而有较大差异。各项指标的结果在下表中进行了总结。
结果发现，一些指标之间完全一致，它们被组合成一组--指标组标识符以绿色显示
以下是每个指标的汇总表，其中指标的最大值和最小值被突出显示，整个样本中的峰值被着色。
接下来是每个指标的平均利润汇总表，作为确定目标的所有变体的通用指标的变体--最大平均金额。
正如我之前写的，我在这个数据上平行测试我的公式，以便从获得的数据中选择最佳指标--"%All*1%"，结果被合并到参加测试的每个指标的这样一个表中。
这种方法允许根据每个指标的选择因素得分之和进行排名，如下表所示。
有趣的是，在第一个排名中最受欢迎的Precision却排在最末，这表明它并不是多面手，而是它的表现对第一个目标来说非常好。
也可以从每个指标的表格中考虑这个因素选择了哪些选项，并看一下这些指标的总和上的排名。
总结一下，可以将结果汇总到一个汇总表中，并将各地方的分数相加--谁的那个指标最少，谁就可能更好。
我们可以得出结论，Logloss是一个平均数，而不是选择模型的最佳指标，同时不同的TS可能需要不同的方法来选择训练过的模型。因此，例如，对于目标（columns_100）比较平衡的样本，Precision是完美的，但对于不平衡的样本，例如20%（columns_200）和小于目标 "1 "的样本，事情就出错了，在这里，使用HingeLoss是合理的，它已经完美地应对了这个任务。最平衡的，也许是召回指标--它可以用来探测地面，我想。准确度这样的指标被证明是非常不可靠和不平衡的，一方面它能够找到目标最平衡的最佳选项，但另一方面，所有树状选项的平均值它没有很好地剔除，因此它不太适合寻找不平衡的样本或模型调整。
这种趋势很容易被我 "跪着 "找到的一个 梦寐以求的扳手轻轻地冲进马桶。我想知道它想出了什么办法。
伟大的测试，谢谢
有任何关于traine/test错误的信息吗？ 就拿那里的任何一个Accuracy或logloss来说，最受欢迎的是
例如，像这样的东西
右侧轨道左侧测试。
我对模型的归纳能力很感兴趣，以及处理过度的功绩是什么。我看到你很快就掌握了这个工具。最后，实质性的对话 :))
很好的测试，谢谢你。
是否有任何关于traine/test的错误差异的信息？ 就拿一个Accuracy或logloss来说，最常见的是
例如，像这样的东西
右边跟踪左边测试。
我对模型的归纳能力很感兴趣，以及处理过度的功绩是什么。我看到你已经迅速掌握了这个工具。最后，实质性的会谈 :))
Catbust使用三个样本--一个是用于训练的测试样本，第二个是测试每个模型的训练情况，并选择最佳模型，这个模型是在训练过程中得到的，并被证明在测试数据上是稳定的，第三个是考试样本，在训练结束后由选定的模型进行标记。由于它实际上可以在训练样本上学得很好，所以将测试样本上的结果与训练样本进行比较是没有意义的，但将测试与考试样本进行比较则有意义。但是，由于我在Excel中手工处理这一切，所以我没有足够的力量来检查测试样本的结果。当然需要这样的数据来评估模型，应该考虑和分析，但这个过程还没有自动化（刚开始写一个脚本来准备处理的设置--离分析还很远），我不能谈论任何数字。
我没有注意到任何对抗过度训练的特殊方法，除了在读数特别好的情况下停止训练的方法......。该算法本身有一些可以关闭的随机性--它还允许不选择最好的预测者来分支树，这应该有助于防止过度学习。
现在，我想把预测器分批送入，看看会发生什么，因为无论如何，该模型有贪婪的树原则，这有时会阻止它获得更好的结果。
Catbust使用三个样本--一个是测试，在此基础上进行学习；第二个是测试每个模型的学习情况，并选择最佳模型，该模型是在学习过程中获得的，并证明在测试数据上是稳定的；第三个是检查样本，其标志是所选模型已被训练。由于它实际上可以在训练样本上学得很好，所以将测试样本上的结果与训练样本进行比较是没有意义的，但将测试与考试样本进行比较则有意义。但是，由于我在Excel中手工处理这一切，所以我没有足够的力量来检查测试样本的结果。当然需要这样的数据来评估模型，应该考虑和分析，但这个过程还没有自动化（刚开始写一个脚本来准备处理的设置--离分析还很远），我不能谈论任何数字。
我没有注意到任何对抗过度训练的特殊方法，除了在读数特别好的情况下停止训练的方法......。该算法本身有一些可以关闭的随机性--它还允许不选择最好的预测者来分支树，这应该有助于防止过度学习。
现在我想输入部分预测因子，看看会发生什么，因为该模型仍然有一个贪婪的建树原则，这有时会阻止它获得更好的结果。
这正是令人讨厌的地方，永恒的整合比TC的开发要花费更多时间。我也想研究python，但还没有时间。
这就是令人恼火的地方，永恒的整合比TC的开发还要花时间。我也想做一些python，但我还没有时间。
我想把它用在MT5上，因为我没有用python工作，我喜欢ketbust有控制台版本。
我不是用python，我喜欢ketbust有控制台版本，我想让这个版本与MT5兼容。
你可以使用控制台的，但使用起来很不舒服。
几乎每个人都有控制台的，他们的工作很笨拙。
我不知道，还有谁有这些东西？
为什么不方便呢--MT5中会有一个脚本，在那里你可以实现参数的设置和枚举--比用纯Python或R代码好得多。
Catbust能够与格状农场合作，这也吸引了我的注意。
我不知道，到底还有谁有？
为什么不方便呢--MT5上会有一个脚本，在那里你可以实现参数的设置和枚举--无论如何都比用纯Python或R代码好。
Catbust知道如何与grpf农场合作，这也引起了我的注意。
所有的图书馆都有Mbo，这个只是Pros上的libs。
对低级语言中的MO不适应，也很费时间，尤其是研究性的MO