العملات الأجنبية حفر الباطن: الفوركس دعم ناقلات الجهاز

المؤشرات: دعم مؤشر آلة المتجهات.

يستخدم هذا المؤشر آلات ناقلات الدعم لتحليل بيانات المؤشرات والإشارة إلى الصفقات المستقبلية. ويشار إلى الصفقات شراء من قبل السهم الأخضر "حتى" مع الصفقات بيع يشير إلى السهم الأحمر "أسفل".

مرحبا هذا يبدو وكأنه مؤشر كبير. أنا في الواقع تعثرت عبر صفحة ويكيبيديا على سفم وفكرت على الفور أنه سيكون لها تطبيقات كبيرة فوركس. في وقت لاحق من نفس اليوم عثرت عبر هذا المؤشر، صدفة محظوظ. لقد قمت بتحميل النسخة التجريبية من المكتبة وأنا أحاول تشغيل هذا المؤشر على اليورو مقابل الدولار الأميركي H1. أحاول إرفاقه إلى الرسم البياني ولكن لا شيء يحدث وليس هناك إخراج السجل. أنا باستخدام ألباري الولايات المتحدة MT5 تجريبي. هل كان لدى أي شخص آخر هذه المشكلة؟ هل يجب أن انتظر سفم لتدريب؟ أي اقتراحات حول كيفية الحصول على مؤشر للعمل؟

أيضا أنا على ويندوز 8 وأنا باستخدام النسخة التجريبية من المكتبة.

هذا هو في الواقع وجود قيود على النسخة التجريبية من المكتبة. المنتجات التجريبية المتاحة في السوق هي صالحة للاستعمال فقط في اختبار استراتيجية، فإنها لا يمكن استخدامها على الرسوم البيانية الحية / التجريبي. النسخة المدفوعة من المكتبة لا يوجد لديه مثل هذا القيد، ولكن إذا كنت تبحث للالتفاف حول هذا لغرض اختبار المكتبة يمكنك كتابة إي بسيط يستخدم المؤشر وإطلاق هذا إي في اختبار استراتيجية تحت "الاختبارات البصرية" الوضع. وينبغي أن يكون هذا ممكنا باستخدام النسخة التجريبية من المكتبة، ولكن اسمحوا لي أن أعرف إذا كان لديك أي مشاكل.

أيضا أنا على ويندوز 8 وأنا باستخدام النسخة التجريبية من المكتبة.

1. لماذا لا تقوم بتحميل التعليمات البرمجية في قاعدة التعليمات البرمجية وإرفاقه، نرى ما يحدث.

2. منذ كنت تتحدث عن التجريبي من السوق، وطرح هذا السؤال إلى كوبيكس هنا سؤال / الإجابة على دعم ناقلات آلة التعلم أداة،

1. أي نوع من الدعم المتجه يستخدم؟ الانحدار أو التصنيف؟

2. كيف يمكنك اختيار أفضل نواة؟

3. هل تفعل 10-أضعاف التحقق من صحة الصليب للحصول على أفضل المعلمات، غاما والتكلفة لكل نموذج؟

الفوركس دعم ناقلات الجهاز.

السلس دعم ناقلات آلة الصفحة الرئيسية.

دعم آلات ناقلات للتنبؤ العقود الآجلة وأدخلت آلة ناقلات الدعم على أساس دعم ناقلات الآلات للتنبؤ العقود الآجلة.

دعم ناقلات الآلات: البرمجيات.

دعم آلات المتجهات - ما هي؟ آلة دعم ناقلات (سفم) هو خوارزمية تعلم الآلة تحت الإشراف التي يمكن استخدامها لكل من التصنيف و.

وهناك أمثلة توضيحية على الأجهزة ناقلات دعم التعرف على الأنماط.

هذه الورقة ناقلات الدعم يستكشف آلة وساحة أقل دعم ناقلات ماشينموديلز في التنبؤ الأسهم. مربع دعم ناقلات آلة.

تطبيق دعم النمذجة آلة ناقلات ل.

دعم آلة ناقلات هي واحدة من تعلم آلة شعبية والطريقة المثلى لتصنيف إشارات التخطيط الدماغي. وظيفة نواة مختلفة يلعب حيوية.

ما هو أفضل كتاب على دعم ناقلات الآلات؟ - كورا.

22.06.2017 & # 0183؛ & # 32؛ جهاز ناقلات الدعم يأخذ نقاط البيانات هذه ويخرج من هبربلان (التي في بعدين انها مجرد خط) أن يفصل أفضل الفئات.

دعم ناقلات آلة و أقل مربع دعم ناقلات.

دعم ناقلات آلة التعلم النشط لاسترجاع الصور سيمون تونغ قسم علوم الكمبيوتر جامعة ستانفورد سانفورد، كا 94305 simon. tong@cs. stanford. edu.

دروس حول دعم آلات ناقلات للنمط.

m = مارجين (سفموديل، تبل، ريسبونزفارنام) ترجع هوامش التصنيف (m) لمجهز متجه الدعم المدعوم (سفم) المصنف سفموديل باستخدام بيانات العينة.

دعم ناقلات آلات ل دوميز؛ شرح بسيط.

هل الغابات العشوائية أفضل من آلات ناقلات الدعم؟ لدي بعض المشاكل عند مقارنة خوارزميات التعلم الآلي. في بعض الأحيان دعم آلات ناقلات يعطي أفضل.

تشخيص الصرع باستخدام إشارات إيغ والتصنيف.

في التعلم الآلي، آلات ناقلات الدعم تفسيرات ما بعد الحلقات من نماذج ناقلات دعم الدعم من أجل تحديد الميزات التي يستخدمها نموذج لجعل.

كيفية القيام تصنيف متعدد الطبقات باستخدام دعم ناقلات.

14.11.2017 & # 0183؛ & # 32؛ دعم ناقلات الآلات الوصف. يستخدم سفم لتدريب جهاز ناقلات الدعم. ويمكن استخدامه لتنفيذ الانحدار العام والتصنيف (من.

دعم ناقلات الآلات دون دموع - نيو لانغون الصحة.

CS229Lecturenotes أندرو نغ الجزء الخامس دعم آلات ناقلات هذه المجموعة من الملاحظات يعرض آلة دعم ناقلات (سفم) تعلم آل-غوريثم. سفمز هي من بين الأفضل.

دعم مؤشر آلة ناقلات - مؤشرات الفوركس تحميل.

أين يمكنني العثور على رمز زائف لآلات ناقلات الدعم (سفم) التي من السهل أن نفهم؟ يجب أن متابعة دعم ناقلات آلة (سفم) أو الشبكة العصبية (ن)؟

دعم مؤشر آلة المتجهات - مؤشر ميتاتريدر 5.

جيست دعم ناقلات الجهاز و نواة المكونات الرئيسية تحليل أدوات البرمجيات الإصدار 2.0. 2. آلات نواة: البرمجيات؛ دعم شاحنات النقل.

التداول باستخدام آلة التعلم في بيثون سفم (الدعم.

دعم ناقلات الآلات في الطب الحيوي الكسندر ستاتنيكوف *، دوغلاس هاردن #، إيزابيل غويون • دعم ناقلات آلة المتجهات لديها تاريخ طويل من.

دعم آلات المتجهات - ويكيبوكس، كتب مفتوحة ل.

02.04.2018 & # 0183؛ & # 32؛ ما هو سفم؟ & # 182؛ آلة ناقل الدعم (سفم) عبارة عن مصنف تمييزي محدد رسميا بواسطة لوحة مفرغة فصل. وبعبارة أخرى، نظرا المسمى.

دعم تقنية ناقلات آلة لإشارات إيغ.

14.11.2017 & # 0183؛ & # 32؛ دعم آلات المتجهات هي أدوات قوية، ودعم خوارزميات آلة ناقلات ليست مقياس ثابت، لذلك ينصح بشدة لتوسيع نطاق البيانات الخاصة بك.

دعم آلة ناقلات - إيس @ رينسيلار.

03.02.2018 & # 0183؛ & # 32؛ دعم ناقلات الآلات: حالة انفصال خطي. نواقل الدعم (في ناقلات ناقلات يشار إليها عادة في الجهاز.

مقدمة لدعم آلات ناقلات (سفم.

03.11.2018 & # 0183؛ & # 32؛ تداول مؤشر القوة النسبية باستخدام آلة دعم الدعم. نشر في 3 نوفمبر 2018؛ باستخدام آلة دعم ناقلات، خوارزمية التعلم الآلي قوية،

دعم ناقلات آلة - ميت أوبنكورسوار.

04.02.2017 & # 0183؛ & # 32؛ هذا الكتاب مخصص للقراء المتقدمين. يتطلب هذا الكتاب أن تقرأ أولا الجبر الخطي. بشكل رسمي أكثر، جهاز ناقلات الدعم يبني أ.

15.097 محاضرة 12: آلات ناقلات الدعم.

سفم، دعم ناقلات الآلات، سفمك، دعم ناقلات تصنيف الآلات، سفمر، دعم ناقلات آلات الانحدار، نواة، آلة التعلم، التعرف على الأنماط.

دعم ناقلات آلة - جامعة كولومبيا.

20.08.2018 & # 0183؛ & # 32؛ نظرة عامة. سفم ضوء هو تنفيذ دعم ناقلات آلات (سفمس) في C. الملامح الرئيسية للبرنامج هي ما يلي: التحسين السريع.

الصليب-- دعم الارتباط متجه دعم ناقلات المصنف.

يستخدم هذا المؤشر آلات ناقلات الدعم لتحليل بيانات المؤشرات والإشارة إلى الصفقات المستقبلية. ويشار إلى الصفقات شراء من قبل السهم الأخضر "حتى" مع الصفقات البيع.

دعم آلات ناقلات للتنبؤ الأسعار الآجلة.

01.01.2017 & # 0183؛ & # 32؛ الفيديو المضمنة & # 0183؛ & # 32؛ تحميل دعم مؤشر آلة ناقلات - مؤشر ميتاترادر 5- هتبس: // forexmt4indicators / سوبورت-فيكتور-ماشين-إنديكاتور-إنديكاتور-فور.

دعم ناقلات آلة التعلم النشط لاسترجاع الصورة.

07.08.2017 & # 0183؛ & # 32؛ التداول باستخدام آلة التعلم في بيثون - سفم (دعم ناقلات آلة) انقر فوق تويت. استيراد المكتبات والبيانات: أولا، استوردت.

تطبيق آلة ناقلات الدعم لمراقبة الفوركس.

دعم ناقلات الآلات 36-350، استخراج البيانات، خريف 2009 20 نوفمبر 2009 والثالث، لا يثير الدهشة، يتحول في الجهاز ناقلات الدعم. 3 خدعة النواة.

هوامش التصنيف لجهاز ناقل الحركة.

الكلمات الرئيسية: آلات ناقلات الدعم، نظرية التعلم الإحصائية، البعد فك، التعرف على الأنماط 1. و "قدرة" الجهاز، وهذا هو،

دعم آلات ناقلات - إحصاءات كمو.

ما هو أفضل كتاب على دعم ناقلات الآلات؟ هتبس: لماذا هو دعم ناقلات آلة الصعب رمز من الصفر حيث الانحدار اللوجستي ليس؟

Секреты успешной торговли فوريكس.

Советы и приемы трейдера за 7 лет торговли на فوريكس. Скачай книгу бесплатно.

تداول مؤشر القوة النسبية باستخدام آلة دعم الدعم | ينكدين.

تقدم فوريكس فوريكس & أمب؛ تجارة المعادن مع الحائز على جوائز منصات التداول، ينتشر ضيق، إفيسيونس الجودة، أدوات التداول قوية & أمب؛ الدعم المباشر على مدار 24 ساعة.

دمج التمثيل الخطي بييسويس والمرجحة.

4/3/2018 2 دعم ناقلات آلة • اختيار حدود القرار مع أكبر هامش! • هيبيربلان الخطي التي تحددها ناقلات "دعم".

دارينغ لتحديد الأسواق |

الذكاء الاصطناعي.

سفم مقابل قرد. جعل الرهانات الخاصة بك.

15/09/2018.

السيدات والسادة، ضع الرهانات الخاصة بك! اليوم نحن & # 8217؛ سوف نبذل قصارى جهدنا للتغلب على واحدة من المعارضين الأكثر إثارة للخوف التي يمكن أن تواجه في التمويل: قرد.

اليوم، نحن نحاول التنبؤ بعلامة عودة الغد لأزواج العملات المختلفة، ويمكنني أن أؤكد لكم أن قرد جعل الرهانات العشوائية على علامة والحصول عليها الحق 50٪ من الوقت سيكون معيارا صعبا.

نحن & # 8217؛ الذهاب إلى استخدام قبالة الرف آلة التعلم خوارزمية: دعم ناقلات المصنف. دعم ناقلات الآلات هي طريقة قوية بشكل لا يصدق لحل الانحدار وتصنيف المهام.

دعم، سهم التوجيه، ماشينس.

ويستند سفم على فكرة أننا يمكن فصل الطبقات في مساحة ميزة p الأبعاد عن طريق لوحة مفرغة. تستخدم خوارزمية سفم لوحة مفرغة وهامش لإنشاء حدود قرار للفئتين.

وفي الحالة الأكثر بساطة، يكون التصنيف الخطي ممكنا، وتختار الخوارزمية حدود القرار بطريقة تزيد من هامش المسافة بين الطبقات.

في معظم المسلسلات المالية أنت & # 8217؛ لن تواجه سهلة، مجموعات قابلة للقسمة خطيا، ولكن القضية غير قابلة للانقسام سيكون هو القاعدة. و سفم يحصل حول هذه المشكلة من خلال تنفيذ ما يسمى أسلوب الهامش لينة.

وفي هذه الحالة، يسمح ببعض حالات سوء التصنيف ولكنها تعاقب الوظيفة على التقليل بعامل يتناسب مع C (تكلفة أو ميزانية الأخطاء المسموح بها) ومسافة الأخطاء إلى الهامش.

في الأساس، الجهاز سوف تعظيم الهامش بين الطبقات مع التقليل من مدة العقوبة التي يتم ترجيحها من قبل C، وأن هذا هو في الأساس حدود لعدد الملاحظات الخاطئة.

وهناك ميزة باردة جدا من تصنيف سفم هو أن موقف وحجم الهامش لا يقرر إلا من قبل مجموعة فرعية من البيانات، وهي واحدة الأقرب إلى الهامش. هذه الخوارزمية مميزة يجعلها قوية جدا ضد القيم المتطرفة أو القيم المتطرفة التي هي بعيدة عن الهامش.

معقدة جدا بالنسبة لك؟ حسنا، أنا & # 8217؛ خ يخاف متعة فقط بدأت للتو.

الحبات.

تخيل الآن الوضع التالي:

هل تعتقد أن هذا الوضع سيكون من السهل لدينا المصنف الهامش الخطي؟ حسنا، انها بسيطة لتصنيف ولكن من الواضح أنه لا يمكن القيام به خطيا. ومع ذلك، يمكننا أن نحاول خدعة النواة.

خدعة النواة هي تقنية رياضية ذكية جدا تسمح لنا بحل ضمنا مشكلة الفصل الخطي في مساحة مميزة ذات أبعاد أعلى. دعونا نرى كيف يتم ذلك:

وعندما لا تكون مجموعة البيانات قابلة للتصنيف خطيا، على سبيل المثال، ℝ 2، يمكنك استخدام دالة التعيين Φ (x)، التي تخزن مجموعة البيانات بأكملها من ℝ 2 إلى ℝ 3. في بعض الأحيان يكون من الممكن أن تفصل مجموعة البيانات في ℝ 3 (الحد الخطي سوف يكون طائرة الآن بدلا من خط!) ويعود بعد ذلك إلى ℝ 2، و بتطبيق الخرائط العكسية على الطائرة، يمكن الحصول على حدود القرار غير الخطية على مساحة الإدخال الأصلي الخاص بك.

بشكل عام، إذا كان لديك د المدخلات يمكنك استخدام رسم الخرائط من مساحة الإدخال ديمنزيونال الخاص بك إلى مساحة ميزة p الأبعاد. تنفيذ مشكلة التقليل المذكورة أعلاه سوف تسفر عن حل و p-- الأبعاد فصل هيبيربلان التي سيتم تعيينها مرة أخرى إلى مساحة الإدخال الأصلي الخاص بك.

في المثال أعلاه، يتم تعيين لوحة مفرغة ثلاثية الأبعاد (في الأساس طائرة فقط) مرة أخرى في القطع الناقص في الفضاء 2-د الأصلي. بارد، أليس كذلك؟

ولكن هناك & # 8217؛ s (لا يزال) أكثر.

إذا كان رأسك ينفجر بالفعل، لا تتردد في تخطي مباشرة إلى تحد القرد & # 8230؛

من الحل الرياضي لمشكلة الأمثل المذكورة أعلاه، مع القليل من العمل الشاق، يمكن أن يظهر أن الحل يعتمد فقط على المنتجات نقطة من العينة في الفضاء ميزة.

هذه النتيجة الرياضية هي المفتاح لأداء خدعة النواة. طالما أنك تحتاج فقط المنتجات نقطة لأداء تحسين الهامش، ورسم الخرائط لا تحتاج إلى أن تكون صريحة، والمنتجات نقطة في مساحة ميزة الأبعاد عالية يمكن حسابها بأمان ضمنيا من مساحة المدخلات عن طريق وظيفة النواة ( و القليل من المساعدة من نظرية ميرسر).

على سبيل المثال، لنفترض أنك تريد حل مشكلة التصنيف الخاصة بك في مساحة واسعة جدا، دعونا نقول 100000 - الأبعاد. هل يمكنك تخيل القوة الحسابية التي تحتاجها؟ أنا أشك على محمل الجد أنه & # 8217؛ ق حتى ممكن. من ناحية أخرى، حبات تسمح لك لحساب هذه المنتجات نقطة، وبالتالي الهامش، من الراحة من الفضاء المدخلات أقل الأبعاد.

بعض الحبات المستخدمة على نطاق واسع هي:

نواة غاوس في الواقع يسمح لك لحساب المنتجات النقطية التي يتم تنفيذها ضمنيا في مساحة لانهائية الأبعاد، ولكن لا تحاول معرفة ما هو بالضبط مساحة لانهائية ميزة الأبعاد أو الدماغ قد تنفجر.

كما أننا & # 8217؛ رأيت للتو في صياغة النواة، وهناك & # 8217؛ s فرط هيبيرباراميتر الثانية التي تحتاج إلى ضبط إذا كنت ترغب في استخدام نواة. وتتحكم هذه المعلمة the في المسافة المميزة لتأثير الملاحظة الواحدة.

يجب اختيار كل من C و carefully بعناية من أجل إجراء تصنيف لطيف:

لمزيد من المعلومات هناك تفسير واضح جدا من خدعة النواة من قبل اريك كيم. أيضا، قد تكون مهتمة في هذا ملخص لطيفة ودقيقة من سفم التي كتبها اليكس سمولا.

التحدي والقرود.

الآن نحن على استعداد لمواجهة التحدي المتمثل في ضرب قدرات جيف التنبؤ. دعونا نجتمع مع جيف:

جيف هو خبير في سوق العملات ومجرد الرهان العشوائي هو قادرة على الحصول على 50٪ دقة التنبؤ في التنبؤ علامة في اليوم التالي & # 8217؛ ق العودة.

نحن نذهب لاستخدام سلسلة أساسية مختلفة بالإضافة إلى سلسلة من الأسعار الفورية، بما في ذلك عودة تصل إلى 10 الفترات لكل سلسلة، مما يجعل 55 الميزات في المجموع.

سفم أننا ذاهبون لتدريب هو الذهاب الى استخدام نواة بولينوم من درجة 3. اختيار النواة المناسبة هو مهمة أخرى صعبة حقا، كما يمكنك أن تتخيل. لمعايرة المعلمات C و،، يتم تنفيذ التحقق من صحة 3 أضعاف عبر على شبكة من مجموعات المعلمة الممكنة ويتم اختيار أفضل مجموعة أخيرا.

والنتائج ليست مشجعة للغاية:

يمكننا أن نرى أن كلا الانحدار الخطي و سفم قادران على الفوز على جيف. على الرغم من أن النتائج ليست واعدة، ونحن قادرون على استخراج بعض المعلومات من البيانات & # 8211؛ والتي هي بالفعل أخبار جيدة، لأن العائدات اليومية في سلسلة المالية ليست بالضبط سلسلة الأكثر بالمعلومات في علم البيانات.

بعد التحقق من صحة الصليب، يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى التدريب واختبار مجموعات، ونحن تسجيل القدرة التنبؤ من سفم المدربين. نكرر العشوائية تقسيم 1000 مرة لكل عملة من أجل الحصول على فكرة عن استقرار الأداء.

لذلك يبدو أن سفم يفوق في بعض الحالات الانحدار الخطي البسيط، ولكن التباين في الأداء هو أيضا أعلى قليلا. في حالة أوسجبي نحن قادرون على توقع علامة 54٪ من الوقت، في المتوسط. إنها & # 8217؛ s نتيجة جيدة إلى حد ما. دعونا نلقي نظرة فاحصة.

تيد هو ابن عم جيف. تيد هو، بالطبع أيضا قرد، لكنه & # 8217؛ ق أكثر ذكاء من ابن عمه. بدلا من الرهان العشوائي، تيد ينظر في عينة التدريب، والرهانات أن علامة هو دائما أن يكون هو الأكثر شيوعا في الناتج التدريب. دعونا نستخدم تيد السراويل سمارتي كمعيار الآن:

كما نستطيع أن نرى الآن، فإن معظم أداء سفم جاء للتو من حقيقة أن الجهاز علمت أن الطبقات لم يكن من المرجح على قدم المساواة مسبقا. في الواقع، الانحدار الخطي ليس قادرا على الحصول على أي معلومات على الإطلاق من الميزات، ولكن فقط اعتراض هو مفيد في الانحدار وحسابات لحقيقة أن واحدة من الطبقات كان أكثر بالسكان.

قليلا من الأخبار الجيدة، سفم غير قادرة على الحصول على بعض المعلومات غير الخطية إضافية من البيانات التي تسمح لنا للحصول على 2٪ إضافية من دقة التنبؤ.

للأسف، ليس لدينا أي فكرة عن ما يمكن أن تكون هذه المعلومات كما سفم لديه عيب أنه & # 8217؛ s ليس كما تفسر كما كنا نتمنى ل.

تعلم الآلة: كيف يمكن دعم آلات المتجهات يمكن استخدامها في التداول.

ما هي آلة دعم ناقلات؟

جهاز ناقل الدعم هو وسيلة للتعلم الآلي الذي يحاول أخذ بيانات المدخلات وتصنيفها في واحدة من فئتين. ولكي تكون آلة ناقل الدعم فعالة، من الضروري استخدام مجموعة من بيانات المدخلات والمخرجات التدريبية لبناء نموذج جهاز ناقل الحركة الذي يمكن استخدامه لتصنيف البيانات الجديدة.

وتطور آلة ناقلات الدعم هذا النموذج من خلال أخذ مدخلات التدريب، ورسم الخرائط في حيز متعدد الأبعاد، ثم استخدام الانحدار للعثور على مفرط (وهي عبارة عن سطح في مساحة ن الأبعاد، تفصل بين الفضاءين إلى نصف المسافات) التي تفصل أفضل والفئتين من المدخلات. مرة واحدة وقد تم تدريب آلة ناقلات الدعم، وأنها قادرة على تقييم المدخلات الجديدة فيما يتعلق مفرطة فصل وتصنيفها في واحدة من الفئتين.

آلة ناقل الدعم هي في الأساس آلة الإدخال / الإخراج. يمكن للمستخدم أن يضع في المدخلات، واستنادا إلى نموذج وضعت من خلال التدريب، فإنه سيعود الناتج. عدد المدخلات لأي جهاز ناقل دعم معين يتراوح نظريا من واحد إلى ما لا نهاية، ولكن من الناحية العملية قوة الحوسبة لا تحد من عدد المدخلات يمكن استخدامها. على سبيل المثال، يتم استخدام المدخلات N لجهاز متجه دعم معين (القيمة الصحيحة لل N يمكن أن تتراوح من واحد إلى ما لا نهاية)، يجب على جهاز ناقل الدعم تعيين كل مجموعة من المدخلات في الفضاء N الأبعاد، والعثور على (N-1 ) - dimensional هيبيربلان أن أفضل يفصل البيانات التدريب.

الشكل 1. دعم آلات المتجهات هي آلات الإدخال / الإخراج.

أفضل طريقة لتصور كيف تعمل آلة دعم ناقلات هو النظر في حالة ثنائية الأبعاد. نفترض أننا نريد إنشاء جهاز ناقل الدعم الذي يحتوي على اثنين من المدخلات ويعود إخراج واحد الذي يصنف نقطة البيانات كما تنتمي إلى واحدة من فئتين. يمكننا تصور هذا عن طريق التآمر على الرسم البياني 2-الأبعاد مثل الرسم البياني أدناه.

الشكل 2. اليسار: دعم ناقلات الجهاز ناقلات تعيينها إلى الرسم البياني 2D. وتستخدم الدوائر الحمراء والصلبان الزرقاء للدلالة على فئتي المدخلات.

الشكل 3. الحق: دعم المدخلات آلة ناقلات تعيينها إلى الرسم البياني 2D. وتستخدم الدوائر الحمراء والصلبان الزرقاء للدلالة على فئتين من المدخلات مع خط أسود يشير إلى فصل مفرط.

في هذا المثال، تشير المعابر الزرقاء إلى نقاط البيانات التي تنتمي إلى الفئة 1 والدوائر الحمراء التي تمثل نقاط البيانات التي تنتمي إلى الفئة 2. كل نقطة من نقاط البيانات الفردية لها قيمة مدخلات فريدة من نوعها 1 (ممثلة بموقفها على المحور س ) وقيمة إدخال 2 فريدة (ممثلة بموقفها على المحور الصادي) وقد تم تعيين كل هذه النقاط إلى الفضاء ثنائي الأبعاد.

آلة ناقلات الدعم قادرة على تصنيف البيانات عن طريق إنشاء نموذج من هذه النقاط في 2 الفضاء الأبعاد. آلة ناقلات الدعم مراقبة البيانات في الفضاء 2 الأبعاد، ويستخدم خوارزمية الانحدار للعثور على 1 هيبيربلان الأبعاد (ويعرف أيضا باسم الخط) التي تفصل أكثر دقة البيانات إلى فئتين. ثم يتم استخدام خط الفصل هذا بواسطة جهاز ناقل الدعم لتصنيف نقاط البيانات الجديدة إلى الفئة 1 أو الفئة 2.

الرسوم المتحركة أدناه توضح عملية تدريب جهاز ناقل دعم جديد. سوف تبدأ الخوارزمية عن طريق جعل تخمين عشوائي العثور على لوحة مفرغة فصل، ثم بشكل متكرر تحسين دقة لوحة مفرغة. كما ترون الخوارزمية تبدأ بقوة جدا، ولكن بعد ذلك يبطئ كما يبدأ في الاقتراب من الحل رغبات.

الشكل 4. الرسوم المتحركة تظهر تدريب جهاز ناقل الدعم. وتتقارب الطفرة تدريجيا مع الهندسة المثالية لفصل فئتي البيانات.

السيناريو ثنائي الأبعاد أعلاه المقدمة يسمح لنا لتصور عملية آلة ناقلات الدعم، ومع ذلك فإنه هو فقط قادرة على تصنيف نقطة بيانات باستخدام اثنين من المدخلات. ماذا لو أردنا استخدام المزيد من المدخلات؟ الحمد لله، خوارزمية آلة ناقلات الدعم يسمح لنا أن نفعل الشيء نفسه في أبعاد أعلى، على الرغم من أنه يصبح من الصعب بكثير لتصور.

النظر في هذا، كنت ترغب في إنشاء دعم ناقلات الجهاز الذي يأخذ 20 المدخلات ويمكن تصنيف أي نقطة البيانات باستخدام هذه المدخلات في أي فئة 1 أو الفئة 2. من أجل القيام بذلك، تحتاج آلة ناقلات الدعم لنموذج البيانات في 20 الفضاء الأبعاد واستخدام خوارزمية الانحدار للعثور على 19 هيبيربلان الأبعاد التي تفصل نقاط البيانات إلى فئتين. هذا يصعب من الصعب تصور كما أنه من الصعب بالنسبة لنا أن نفهم أي شيء فوق 3 أبعاد، ولكن كل ما تحتاج إلى معرفته هو أن يعمل بنفس الطريقة تماما كما يفعل لحالة 2 الأبعاد.

كيف "دعم ناقلات آلات العمل"؟ مثال: هل هو سنيك؟

تخيل هذا السيناريو الافتراضي، كنت باحثا التحقيق في حيوان نادر فقط وجدت في أعماق القطب الشمالي دعا شنيكس. وبالنظر إلى بعد هذه الحيوانات، لم يتم العثور سوى حفنة صغيرة من أي وقت مضى (دعونا نقول حوالي 5000). كباحث، كنت عالقة مع هذا السؤال. كيف يمكنني تحديد سنيك؟

كل ما لديك تحت تصرفكم هي الأبحاث التي نشرت سابقا من قبل حفنة من الباحثين التي شهدت واحدة. في هذه الأبحاث، يصف المؤلفون خصائص معينة عن سنيكس وجدوا، أي الارتفاع والوزن وعدد الساقين، وما إلى ذلك ولكن كل هذه الخصائص تختلف بين الأوراق البحثية التي لا يوجد بها نمط ملحوظ.

كيف يمكننا استخدام هذه البيانات للتعرف على حيوان جديد باعتباره سنيك؟

أحد الحلول الممكنة لمشكلتنا هو استخدام آلة ناقلات الدعم لتحديد الأنماط في البيانات وإنشاء إطار عمل يمكن استخدامه لتصنيف الحيوانات على أنها سنيك أو لا سنيك. الخطوة الأولى هي إنشاء مجموعة من البيانات التي يمكن استخدامها لتدريب جهاز ناقلات الدعم لتحديد شنيكس. بيانات التدريب هي مجموعة من المدخلات والمخرجات مطابقة لآلة ناقلات الدعم لتحليل واستخراج نمط من.

ولذلك، يجب أن نقرر ما هي المدخلات التي سيتم استخدامها وكم. نظريا، يمكن أن يكون لدينا العديد من المدخلات كما نريد، ولكن هذا يمكن أن يؤدي في كثير من الأحيان إلى التدريب بطيئة (والمزيد من المدخلات لديك المزيد من الوقت الذي يستغرق آلة ناقلات الدعم لاستخراج أنماط). أيضا، كنت ترغب في اختيار المدخلات القيم التي تميل إلى أن تكون متسقة نسبيا عبر جميع شنيكس. على سبيل المثال، ارتفاع أو وزن الحيوان سيكون مثالا جيدا على المدخلات لأنك تتوقع أن هذا سيكون متسقا نسبيا في جميع سشنيكس. ومع ذلك، فإن متوسط عمر الحيوان سيكون خيارا ضعيفا من المدخلات لأنك تتوقع سن الحيوانات التي تم تحديدها من شأنها أن تختلف اختلافا كبيرا.

ولهذا السبب، تم اختيار المدخلات التالية:

ارتفاع الوزن عدد الساقين عدد العيون طول الذراع الحيوان متوسط سرعة الحيوانات تردد الحيوانات الدعوة التزاوج.

مع المدخلات المختارة، يمكننا أن نبدأ في تجميع بيانات التدريب لدينا. يجب أن تستوفي بيانات التدريب الفعالة لآلة ناقلات الدعم متطلبات معينة:

يجب أن يكون البيانات أمثلة من الحيوانات التي هي سنيكس يجب أن يكون البيانات أمثلة من الحيوانات التي ليست سنيكس.

في هذه الحالة لدينا أوراق بحثية من العلماء التي حددت بنجاح سنيك و سرد خصائصها. لذلك يمكننا قراءة هذه الأوراق البحثية واستخراج البيانات تحت كل من المدخلات وتخصيص مخرجات صحيحة أو خاطئة لكل من الأمثلة. قد تبدو بيانات التدريب في هذه الحالة مشابهة للجدول أدناه.

الجدول 1. مثال لجدول الملاحظات.

وبمجرد أن جمعنا البيانات لجميع المدخلات والمخرجات التدريبية لدينا، يمكننا استخدامه لتدريب لدينا ناقلات دعم الجهاز. خلال عملية التدريب، فإن آلة ناقلات الدعم إنشاء نموذج في سبعة أبعاد الفضاء التي يمكن استخدامها لفرز كل من الأمثلة التدريبية في إما صحيحة أو خاطئة. وستستمر آلة ناقلات الدعم في القيام بذلك إلى أن يكون لها نموذج يمثل بدقة بيانات التدريب (ضمن التسامح المحدد للخطأ). وبمجرد اكتمال التدريب، يمكن استخدام هذا النموذج لتصنيف نقاط بيانات جديدة إما صحيحة أو خاطئة.

هل آلة دعم الدعم في الواقع العمل؟

وباستخدام سينيك سنيك، قمت بكتابة نص برمجي يختبر مدى قدرة جهاز متجه الدعم على التعرف على سنيكس جديدة. للقيام بذلك، لقد استخدمت "دعم ناقلات آلة التعلم أداة" مكتبة مكتبة التي يمكن تحميلها من السوق.

لنموذج هذا السيناريو بشكل فعال، نحن بحاجة إلى أن نقرر أولا ما هي الخصائص الفعلية لل سنيك. وقد تم إدراج الخصائص التي افترضتها في هذه الحالة في الجدول أدناه. إذا كان الحيوان يفي بجميع المعايير أدناه، فإنه هو سنيك.

الجدول 2. ملخص المعلمات التي تحدد سنيك.

الآن بعد أن عرفنا سنيك لدينا، يمكننا استخدام هذا التعريف لتجربة آلات ناقلات الدعم. الخطوة الأولى هي إنشاء وظيفة قادرة على اتخاذ المدخلات السبعة لأي حيوان معين والعودة التصنيف الفعلي للحيوان كما سنيك أم لا. وسوف تستخدم هذه الوظيفة لتوليد بيانات التدريب للجهاز ناقلات الدعم وكذلك تقييم أداء منه في نهاية المطاف. ويمكن القيام بذلك باستخدام الدالة أدناه؛

الخطوة التالية في العملية هي إنشاء وظيفة يمكن أن تولد المدخلات والمخرجات التدريبية. سيتم إنشاء الإدخالات في هذه الحالة بإنشاء أرقام عشوائية ضمن نطاق محدد لكل من قيم الإدخال السبعة. ثم لكل من مجموعات من المدخلات العشوائية ولدت، سيتم استخدام الدالة إسيتاسشنيك () أعلاه لتوليد الناتج المطلوب المقابلة. ويتم ذلك في الوظيفة التالية:

لدينا الآن مجموعة من المدخلات والمخرجات التدريب، فقد حان الوقت الآن لإنشاء آلات ناقلات الدعم باستخدام "دعم ناقلات آلة التعلم أداة" المتاحة في السوق. مرة واحدة يتم إنشاء جهاز ناقل دعم جديد، فمن الضروري لتمرير مدخلات التدريب والمخرجات له وتنفيذ التدريب.

لدينا الآن آلة ناقلات الدعم التي تم تدريبها بنجاح في تحديد سنيكس. للتحقق من ذلك، يمكننا اختبار جهاز ناقل الدعم النهائي عن طريق طرحه لتصنيف نقاط بيانات جديدة. ويتم ذلك من خلال توليد المدخلات العشوائية أولا، ثم استخدام الدالة إسيتاسشنيك () لتحديد ما إذا كانت هذه المدخلات تتوافق مع سنيك الفعلي، ثم استخدام آلة ناقلات الدعم لتصنيف المدخلات وتحديد ما إذا كانت النتيجة المتوقعة تتطابق مع النتيجة الفعلية. ويتم ذلك في الوظيفة التالية:

أوصي اللعب مع القيم ضمن الوظائف المذكورة أعلاه لنرى كيف أداء ناقلات الدعم أداء في ظل ظروف مختلفة.

لماذا هو دعم ناقلات آلة مفيدة جدا؟

الاستفادة من استخدام آلة ناقلات الدعم لاستخراج نمط معقد من البيانات هو أنه ليس من الضروري فهم مسبق لسلوك البيانات. آلة ناقلات الدعم قادرة على تحليل البيانات واستخراج رؤى وعلاقات فقط. وبهذه الطريقة، فإنه يعمل على غرار مربع أسود تلقي المدخلات وتوليد الانتاج التي يمكن أن تكون مفيدة جدا في إيجاد أنماط في البيانات التي هي معقدة جدا وغير واضحة.

واحدة من أفضل ميزات آلات ناقلات الدعم هي أنها قادرة على التعامل مع الأخطاء والضوضاء في البيانات بشكل جيد للغاية. وغالبا ما تكون قادرة على رؤية النمط الأساسي داخل البيانات وتصفية القيم المتطرفة البيانات والتعقيدات الأخرى. النظر في السيناريو التالي، في إجراء البحوث الخاصة بك على سنيكس، كنت تأتي عبر العديد من الأبحاث التي تصف سنيكس مع خصائص مختلفة بشكل كبير (مثل سنيك الذي هو 200kg و 15000mm طويل القامة).

أخطاء مثل هذا يمكن أن يؤدي إلى تشوهات النموذج الخاص بك ما هو سنيك، والتي يمكن أن تسبب لك أن تجعل من الخطأ عند تصنيف اكتشافات سنيك جديدة. فائدة آلة ناقلات الدعم هي أنه سيتم تطوير نموذج يتفق مع النمط الأساسي المعارض لنموذج يناسب جميع نقاط بيانات التدريب. ويتم ذلك عن طريق السماح بمستوى معين من الخطأ في النموذج لتمكين آلة ناقل الدعم من التغاضي عن أي أخطاء في البيانات.

في حالة سنيك آلة ناقلات الدعم، إذا سمحنا تحمل الخطأ من 5٪، ثم التدريب سوف تحاول فقط لتطوير نموذج يتفق مع 95٪ من بيانات التدريب. وهذا يمكن أن يكون مفيدا لأنه يسمح للتدريب لتجاهل النسبة المئوية الصغيرة من القيم المتطرفة.

يمكننا التحقيق في هذه الخاصية من جهاز دعم ناقلات أخرى عن طريق تعديل السيناريو لدينا سنيك. وقد أضيفت الوظيفة أدناه لإدخال أخطاء عشوائية متعمدة في مجموعة بيانات التدريب لدينا. هذه الوظيفة سوف تختار نقاط التدريب عشوائيا واستبدال المدخلات والمخرجات المقابلة مع المتغيرات العشوائية.

هذه الوظيفة تسمح لنا لإدخال أخطاء متعمدة في بيانات التدريب لدينا. باستخدام هذا الخطأ شغل البيانات، يمكننا إنشاء وتدريب جديد ناقلات دعم الجهاز ومقارنة أدائها مع واحد الأصلي.

عند تشغيل البرنامج النصي، ينتج النتائج التالية في سجل الخبراء. ضمن مجموعة بيانات التدريب مع 5000 نقطة التدريب، كنا قادرين على إدخال 500 أخطاء عشوائية. عند مقارنة أداء هذا الخطأ شغل آلة ناقلات الدعم مع واحد الأصلي، يتم تقليل الأداء فقط من قبل & لوت؛ 1٪. وذلك لأن آلة ناقل الدعم قادرة على التغاضي عن القيم المتطرفة في مجموعة البيانات عند التدريب ولا تزال قادرة على إنتاج نموذج دقيق لافت للنظر من البيانات الحقيقية. ويشير هذا إلى أن آلات ناقلات الدعم يمكن أن تكون أداة أكثر فائدة في استخراج الأنماط المعقدة والأفكار من مجموعات البيانات الصاخبة.

الشكل 5. سجل الخبير الناتج بعد تشغيل السيناريو "سنيك" في ميتاتريدر 5.

يمكن تحميل النسخة الكاملة من التعليمات البرمجية أعلاه من قاعدة التعليمات البرمجية، ولكن لا يمكن تشغيل هذا البرنامج النصي إلا في المحطة الطرفية الخاصة بك إذا كنت قد اشتريت نسخة كاملة من أداة دعم آلة ناقلات الدعم من السوق. إذا كان لديك فقط نسخة تجريبية من هذه الأداة تحميلها، سوف تكون محدودة لاستخدام الأداة عن طريق اختبار الاستراتيجية. للسماح لاختبار رمز "سنيك" باستخدام الإصدار التجريبي من الأداة، لقد أعدت كتابة نسخة من البرنامج النصي إلى مستشار خبير يمكن نشرها باستخدام اختبار الاستراتيجية. يمكن تنزيل كل من هذين النسختين البرمجيتين باتباع الروابط أدناه:

النسخة الكاملة - استخدام البرنامج النصي الذي يتم نشره في محطة ميتاتريدر 5 (يتطلب نسخة مشتراة من أداة دعم أداة ناقلات الدعم)

الإصدار التجريبي - استخدام مستشار الخبراء التي يتم نشرها في اختبار ميتاتريدر 5 استراتيجية (يتطلب فقط نسخة تجريبية من أداة دعم ناقلات الدعم أداة)

كيف يمكن دعم آلات المتجهات أن تستخدم في السوق؟

ومن المسلم به أن مثال سنيك الذي نوقش أعلاه بسيط جدا، ولكن هناك بعض أوجه الشبه التي يمكن استخلاصها بين هذا المثال واستخدام أجهزة ناقل الدعم لتحليل السوق التقنية.

التحليل الفني هو أساسا حول استخدام بيانات السوق التاريخية للتنبؤ بتحركات الأسعار في المستقبل. على نفس المنوال في المثال سنيك، كنا نستخدم الملاحظات التي أدلى بها العلماء الماضي للتنبؤ ما إذا كان حيوان جديد هو سنيك أم لا. وعلاوة على ذلك، يعاني السوق من الضوضاء والأخطاء والمتغيرات الإحصائية التي تجعل استخدام آلة ناقلات الدعم مفهوما للاهتمام.

وأساس عدد كبير من نهج التداول في التحليل التقني ينطوي على الخطوات التالية:

رصد عدة مؤشرات تحديد ما هي الشروط لكل مؤشر يرتبط مع احتمال التجارة الناجحة مشاهدة كل من المؤشرات وتقييم متى جميع (أو أكثر) مما يشير إلى التجارة.

ومن الممكن اعتماد نهج مماثل لاستخدام آلات ناقلات الدعم للإشارة إلى الصفقات الجديدة بطريقة مماثلة. وقد تم تطوير أداة التعلم آلة ناقلات الدعم مع هذا في الاعتبار. وصف كامل لكيفية استخدام هذه الأداة يمكن العثور عليها في السوق، ولذا فإنني سوف تعطي فقط لمحة سريعة. عملية استخدام هذه الأداة هي كما يلي:

الشكل 6. مخطط الرسم البياني يوضح عملية تنفيذ أداة دعم ناقلات الدعم في أحد مستشاري الخبراء.

قبل أن تتمكن من استخدام أداة دعم آلة ناقلات الدعم، من المهم أن نفهم أولا كيف يتم توليد مدخلات التدريب والمخرجات.

كيف يتم توليد مدخلات التدريب؟

لذا، تم بالفعل تهيئة المؤشرات التي تريد استخدامها كمدخلات بالإضافة إلى جهاز ناقل الحركة الجديد. الخطوة التالية هي تمرير مقابض المؤشر إلى جهاز ناقل الدعم الجديد الخاص بك وإرشاده حول كيفية إنشاء بيانات التدريب. يتم ذلك عن طريق استدعاء الدالة سيتانديكاتورهاندلز (). هذه الوظيفة تسمح لك لتمرير مقابض المؤشرات تهيئة في آلة ناقلات الدعم. ويتم ذلك عن طريق تمرير ومجموعة صحيحة تحتوي على مقابض. والمدخلان الآخران لهذه الوظيفة هو قيمة الإزاحة وعدد نقاط البيانات.

قيمة الإزاحة تشير إلى الإزاحة بين الشريط الحالي وشريط البداية لاستخدامها في توليد مدخلات التدريب وعدد نقاط التدريب (المشار إليها بواسطة N) يحدد حجم بيانات التدريب الخاصة بك. يوضح الرسم البياني أدناه كيفية استخدام هذه القيم. قيمة تخالف 4 وقيمة N من 6 سوف تخبر جهاز ناقل الدعم فقط باستخدام الأشرطة التي تم التقاطها في المربع الأبيض لإنشاء مدخلات التدريب والمخرجات. وبالمثل، فإن قيمة إزاحة 8 وقيمة N من 8 تخبر آلة ناقلات الدعم فقط استخدام الأشرطة التي تم التقاطها في المربع الأزرق لتوليد مدخلات التدريب والمخرجات.

بمجرد استدعاء الدالة سيتينديكاتورهاندلز ()، يمكن استدعاء الدالة جينينبوتس (). ستستخدم هذه الوظيفة مقابض المؤشر لتمريرها لتوليد صفيف من بيانات المدخلات لاستخدامها في التدريب.

الشكل 7. مخطط شمعة يوضح قيم أوفست و N.

كيف يتم إنتاج مخرجات التدريب؟

يتم توليد مخرجات التدريب من خلال محاكاة الصفقات الافتراضية استنادا إلى بيانات الأسعار التاريخية وتحديد ما إذا كانت هذه التجارة كانت ناجحة أو غير ناجحة. من أجل القيام بذلك، هناك عدد قليل من المعلمات التي تستخدم لإرشاد أداة دعم ناقلات الدعم أداة كيفية تقييم التجارة الافتراضية إما ناجحة أو غير ناجحة.

المتغير الأول هو OP_TRADE. قيمة هذا يمكن إما أن يكون شراء أو بيع، وسوف تتوافق إما افتراضية شراء أو بيع الصفقات. إذا كانت قيمة هذا هو شراء، ثم عند توليد المخرجات وسوف ننظر فقط في النجاح المحتمل من الصفقات شراء افتراضية. بدلا من ذلك، إذا كانت قيمة هذا هو بيع، ثم عند توليد المخرجات وسوف ننظر فقط في النجاح المحتمل من الصفقات بيع افتراضية.

القيم التالية المستخدمة هي وقف الخسارة وجني الأرباح لهذه الصفقات الافتراضية. يتم تعيين القيم في نقاط، وسوف تحدد مستويات الحد والحد من كل من الصفقات الافتراضية.

المعلمة النهائية هي مدة التداول. ويقاس هذا المتغير بالساعات وسيضمن أن الصفقات الوحيدة التي تكتمل خلال هذه المدة القصوى ستعتبر ناجحة. والسبب في إدراج هذا المتغير هو تجنب حركة إشارات ناقلات الدعم في سوق جانبية بطيئة الحركة.

اعتبارات لجعل عند اختيار المدخلات.

من المهم وضع بعض الفكر في اختيار المدخلات عند تنفيذ آلات ناقلات الدعم في التداول الخاص بك. على غرار المثال سنيك، من المهم اختيار المدخلات التي من المتوقع أن يكون لها نفس الاختلافات عبر الاختلاف. على سبيل المثال، قد تميل إلى استخدام المتوسط المتحرك كمدخل، ولكن بما أن متوسط السعر على المدى الطويل يميل إلى التغير بشكل كبير مع مرور الوقت، فإن المتوسط المتحرك في العزلة قد لا يكون أفضل مدخلات للاستخدام. ويرجع ذلك إلى أنه لن يكون هناك أي تشابه كبير بين متوسط المتوسط المتحرك اليوم ومتوسط المتوسط المتحرك قبل ستة أشهر.

افترض أننا نقوم بتداول اليورو مقابل الدولار الأميركي واستخدام آلة ناقلات الدعم مع متوسط الدخل المتحرك لإشارة الصفقات "شراء". ويقول السعر الحالي هو 1.10، ومع ذلك فإنه يولد بيانات التدريب من قبل ستة أشهر عندما كان السعر 0.55. عند تدريب جهاز ناقل الحركة، فإن النمط الذي يعثر عليه قد يؤدي فقط إلى إشارة تجارية عندما يكون السعر حوالي 0.55، حيث أن هذه هي البيانات الوحيدة التي يعرفها. لذلك، قد لا يشير جهاز ناقل الدعم الخاص بك إلى أي تداول حتى ينخفض السعر مرة أخرى إلى 0.55.

وبدلا من ذلك، قد تكون المدخلات الأفضل لاستخدامها في آلة ناقل الدعم ماسد أو مذبذب مشابه لأن قيمة ماسد مستقلة عن متوسط مستوى السعر ولا تشير إلا إلى حركة نسبية. أوصي بتجربة هذا الأمر لمعرفة ما ينتج أفضل النتائج لك.

ومن الاعتبارات الأخرى التي يجب اتخاذها عند اختيار المدخلات التأكد من أن آلة ناقل الدعم لديها لقطة كافية لمؤشر للإشارة إلى تجارة جديدة. قد تجد في تجربة التداول الخاصة بك أن ماسد مفيد فقط عندما يكون لديك القضبان الخمسة الماضية للنظر في، وهذا سوف تظهر اتجاها. قد يكون شريط واحد من ماسد عديم الفائدة في عزلة إلا إذا كنت تستطيع معرفة ما إذا كان يتجه صعودا أو هبوطا. لذلك، قد يكون من الضروري لتمرير الحانات القليلة الماضية من مؤشر الماكد إلى جهاز ناقل الدعم. هناك طريقتان ممكنتان يمكنك القيام بهما:

يمكنك إنشاء مؤشر مخصص جديد يستخدم الحانات الخمسة الماضية لمؤشر ماسد لحساب الاتجاه كقيمة واحدة. This custom indicator can then be passed to the support vector machine as a single input, or.

You can use the previous five bars of the MACD indicator in the support vector machine as five separate inputs. The way to do this is to initialize five different instances of the MACD indicator. Each of the indicators can be initialized with a different offset from the current bar. Then the five handles from the separate indicators can be passed to the support vector machine. It should be noted, that option 2 will tend to cause longer execution times for your Expert Advisor. The more inputs you have, the longer it will take to successfully train.

Implementing Support Vector Machines in and Expert Advisor.

I have prepared an Expert Advisor that is an example of how someone could potentially use support vector machines in their own trading (a copy of this can be downloaded by following this link https://mql5/en/code/1229). Hopefully the Expert Advisor will allow you to experiment a little with support vector machines. I recommend you copy/change/modify the Expert Advisor to suit your own trading style. The EA works as follows:

Two new support vector machines are created using the svMachineTool library. One is set up to signal new 'Buy' trades and the other is set up to signal new 'Sell' trades.

Seven standard indicators are initialized with each of their handles stored to an integer array (Note: any combination of indicators can be used as inputs, they just need to be passed to the SVM in a single integer array).

The array of indicator handles is passed to the new support vector machines.

Using the array of indicator handles and other parameters, historical price data is used to generate accurate inputs and outputs to be used for training the support vector machines.

Once all of the inputs and outputs have been generated, both of the support vector machines are trained.

The trained support vector machines are used in the EA to signal new 'buy' and 'sell' trades. When a new 'buy' or 'sell' trade is signaled, the trade opens along with manual Stop Loss and Take Profit orders.

The initialization and training of the support vector machine are executed within the onInit() function. For your reference, this segment of the svTrader EA has been included below with notes.

Advanced Support Vector Machine Trading.

Additional capability was built into the support vector machine learning tool for the more advanced users out there. The tool allows users to pass in their own custom input data and output data (as in the Schnick example). This allows you to custom design your own criteria for support vector machine inputs and outputs, and manually pass in this data to train it. This opens up the opportunity to use support vector machines in any aspect of your trading.

It is not only possible to use support vector machines to signal new trades, but it can also be used to signal the closing of trades, money management, new advanced indicators etc. However to ensure you don’t receive errors, it is important to understand how these inputs and outputs are to be structured.

Inputs: Inputs are passed to SVM as a 1 dimensional array of double values. Please note that any input you create must be passed in as a double value. Boolean, integer, etc. must all be converted into a double value before being passed into the support vector machine. The inputs are required in the following form. For example, assume we are passing in inputs with 3 inputs x 5 training points. To achieve this, our double array must be 15 units long in the format:

| A 1 | B 1 | C 1 | A 2 | B 2 | C 2 | A 3 | B 3 | C 3 | A 4 | B 4 | C 4 | A 5 | B 5 | C 5 |

It is also necessary to pass in a value for the number of inputs. In the case, N_Inputs=3.

Outputs: outputs are passed in as an array of Boolean values. These boolean values are the desired output of the SVM corresponded to each of the sets of inputs passed in. Following the above example, say we have 5 training points. In this scenario, we will pass in a Boolean array of output values that is 5 units long.

When generating your own inputs and outputs, be sure that the length of your arrays matches the values you pass in. If they don’t match, an error will be generated notifying you of the discrepancy. For example, if we have passed in N_Inputs=3, and inputs is an array of length 16, an error will be thrown (since, a N_inputs value of 3 will mean that the length of any input array will need to be a multiple of 3). Similarly, ensure that the number of sets of inputs and the number of outputs that you pass in are equal. Again, if you have N_Inputs=3, length of inputs of 15 and a length of outputs of 6, another error will be thrown (as you have 5 sets of inputs and 6 outputs).

Try to ensure you have enough variation in your training outputs. For example, if you pass in 100 training points, which means an output array of length 100, and all of the values are false with only one true, then the differentiation between the true case and the false case is not sufficient enough. This will tend to lead to the SVM training very fast, but the final solution being very poor. A more diverse training set will often lead to a more affective SVM.

Forex support vector machine.

SVM-Light Support Vector Machine - Cornell University.

Gist Support vector machine and kernel principal components analysis Software toolkit Version 2.0. 2. Kernel Machines: Software; Support Vector Machine.

Support vector machine - Wikipedia.

Support Vector Machines Charlie Frogner 1 MIT 2018 1Slides mostly stolen from Ryan Rifkin (Google). C. Frogner Support Vector Machines.

Support vector machines: The linearly separable case.

02.04.2018 · What is a SVM?¶ A Support Vector Machine (SVM) is a discriminative classifier formally defined by a separating hyperplane. In other words, given labeled.

تجارة الفوركس | أسواق الفوركس | العملات، بقعة.

Integrating piecewise linear representation and weighted support vector machine for stock trading signal prediction.

How to do multi class classification using Support Vector.

m = margin(SVMModel, TBL, ResponseVarName) returns the classification margins (m) for the trained support vector machine (SVM) classifier SVMModel using the sample data.

Trading the RSI using a Support Vector Machine | ينكدين.

Support Vector Machine (and Statistical Learning Theory) Tutorial Jason Weston NEC Labs America 4 Independence Way, Princeton, USA. jasonw@nec-labs.

Support Vector Machine - MIT OpenCourseWare.

18.12.2009 · Application of support vector machine modeling for prediction of common diseases: the case of diabetes and pre-diabetes.

A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern.

14.11.2017 · Support Vector Machines are powerful tools, Support Vector Machine algorithms are not scale invariant, so it is highly recommended to scale your data.

What is the best book on Support Vector Machines? - كورا.

Scalping forex robot review #### FOREX SUPPORT VECTOR MACHINE Simple index trading system #### Automated forex robot software free download.

Cross-correlation aided support vector machine classifier.

This paper the Support Vector explores Machine and Least Square Support Vector Machinemodels in stock forecasting. Square Support Vector Machine.

Support Vector Machine Indicator - Forex Indicators Download.

Hence the support vector machine has the inherent ability to solve a pattern recognition tasks in a manner close to the optimum for the problem of interest.

Support Vector Machines - University of California, Irvine.

03.11.2018 · Trading the RSI using a Support Vector Machine. Published on November 3, 2018; Using a Support Vector Machine, a powerful machine-learning algorithm,

Is random forest better than support vector machines?

Smooth Support Vector Machine Home page. SSVM Smooth Support Vector Machine Download software SSVM home page Get tech report Contact us ; Yuh-Jye.

A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition.

26.02.2017 · I am passionate about machine learning and Support Vector Machine. An overview of Support Vector Machines ” Sam March 1, 2017 at 4:35 am. ممتاز!

Smooth Support Vector Machine Home Page.

07.08.2017 · Trading Using Machine Learning In Python – SVM (Support Vector Machine) Click To Tweet. Import the Libraries and the Data: First, I imported the.

Application of Support Vector Machine to Forex Monitoring.

Is random forest better than support vector machines? I have some problems when comparing machine learning algorithms. Sometimes support vector machines gives better.

Support Vector Machine Indicator – indicator for MetaTrader 5.

14.11.2017 · Support Vector Machines Description. svm is used to train a support vector machine. It can be used to carry out general regression and classification (of.

SVM - Support Vector Machines.

فوريكس تريند التصنيف باستخدام تقنيات التعلم الآلي.

Support Vector Machines in Biomedicine Alexander Statnikov *, Douglas Hardin #, Isabelle Guyon • Support vector machine classifiers have a long history of.

R: Support Vector Machines - Furman University.

22.06.2017 · A support vector machine takes these data points and outputs the hyperplane (which in two dimensions it’s simply a line) that best separates the categories.

Support Vector Machine Tutorial (SVM) - Dezyre.

07.10.2017 · purpose but the support vector machine classifies the data as epileptic or non-epileptic on the basis of currently available data. There are many advantages.

Support Vector Machine - Columbia University.

Predicting Stock Price Direction using Support Vector Machines Support Vector Machine is a machine learning the distance from hyperplane to the support vector.

Trading Using Machine Learning In Python SVM (Support.

Support Vector Machines – What are they? A Support Vector Machine (SVM) is a supervised machine learning algorithm that can be employed for both classification and.

Diagnosing Epilepsy using EEG signals and classification.

Support vector machines maximize the minimum margin. since the support vectors have the smallest margins, 0 Machine Learning and Statistics.

Support Vector Machine and Least Square Support Vector.

Keywords: support vector machines, statistical learning theory, VC dimension, pattern recognition 1. and the “capacity” of the machine, that is,

15.097 Lecture 12: Support vector machines.

03.02.2018 · Support vector machines: The linearly separable case. the support vectors (in a vector vector is commonly referred to in the machine.

Секреты успешной торговли فوريكس.

20.08.2018 · Overview. SVM light is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) in C. The main features of the program are the following: fast optimization.

Integrating piecewise linear representation and weighted.

Support Vector Machines 36-350, Data Mining, Fall 2009 20 November 2009 The third, unsurprisingly, turns up in the support vector machine. 3 The Kernel Trick.

Introduction to Support Vector Machines — OpenCV 2.4.13.4.

6.867 Machine learning, lecture 3 (Jaakkola) 1 The Support Vector Machine So far we have used a reference assumption that there exists a linear classiﬁer that has.

Support Vector Machines without Tears - NYU Langone Health.

How to do multi class classification using Support Vector A comparison of methods for multi-class support vector details for a Support-Vector Machine.

Support Vector Machines for dummies; A Simple Explanation.

25.01.2018 & # 0183؛ & # 32؛ Video embedded · Support Vector Machine (SVM) - Fun and Easy Machine Learning - Duration: 7:28. Soft-Margin Support Vector Machines - Duration: 1:01:35.

Support Vector Machines: Financial Applications.

01.01.2017 & # 0183؛ & # 32؛ Video embedded · Download Support Vector Machine Indicator – indicator for MetaTrader 5- https://forexmt4indicators/support-vector-machine-indicator-indicator-for.

Part V Support Vector Machines - Machine learning.

01.01.1998 · The tutorial starts with an overview of the concepts of VC dimension and structural risk minimization. We then describe linear Support Vector Machines.

Support Vector Machines - mit. edu.

Support Vector Machine (SVM) In data analytics or decision sciences most of the time we come across the situations where we need to classify our data based on a.

العملات الأجنبية حفر الباطن

Tuesday 27 March 2018

الفوركس دعم ناقلات الجهاز

No comments:

Post a Comment