트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2453

[Igor Makanu]

안드레이 딕 # :
의심할 여지 없이.

그러나 아무도 더 복잡하거나 복잡한 메트릭의 사용을 금지하지 않습니다. 주요 아이디어는 체중 측정의 기능과 국회의 출력을 피트니스에 추가하는 것입니다.

모르겠지만 제 생각에는 입력 데이터가 질적으로 정규화되고(균일하게) 일반 다층 퍼셉트론에 대해서만 작동할 것입니다.

기성품 NS 패키지를 사용하는 경우 드롭아웃은 새 메트릭을 망칠 것입니다.

어닐링 최적화와 유사한 것을 찾고 있을지도 모르지만 다시 방법이 설명되어 있지만 자전거를 만드는 목적이 명확하지 않고 더욱 그렇습니다.

[Aleksey Nikolayev]

예를 들어 선형 회귀 와 같은 더 단순한 저차원 모델을 위해 바퀴를 재발명하는 것이 좋습니다. 그러나 먼저 손실 함수에 계수를 추가하기 위해 이미 사용 가능한 옵션(릿지 및 올가미 회귀, Akaike 기준 등)을 주의 깊게 살펴봐야 합니다.

[Vladimir Perervenko]

안드레이 딕 # :

테스트에서?... 테스트는 함수의 도함수와 동일합니다. 동일한 곡선일 수 있고 동일한 점에서 접하지만 두 개의 다른 함수에 접할 수 있습니다.

당신이 말한 것을 이해 했습니까? 단어의 집합은 의미가 없습니다.

[mytarmailS]

블라디미르 페레르벤코 # :

오!! 안녕하세요 블라디미르, 나는 오랫동안 당신에게서 소식을 듣지 못했습니다. 나는 당신의 기사를 정말로 그리워했습니다. 당신은 새로운 것을 썼습니까? 아마도 다른 자원?

또 다른 질문이 있습니다. 그런 "가우시안 최적화"가 있습니다(알고 있을 것입니다). "무거운" 피트니스 기능에 대한 가장 효율적인 검색 방법인 것 같습니다. 하지만 좋은 결과를 얻을 수 없습니다 , 여기 내 예가 있습니다. 내 질문 에 대해 의견을 제시할 수 있습니다. 그 이유는 무엇입니까?

[Andrey Dik]

블라디미르 페레르벤코 # :

당신이 말한 것을 이해 했습니까? 단어의 집합은 의미가 없습니다.

"파생"이 무엇인지 모르십니까? 죄송합니다....

[mytarmailS]

Andrey Dik # : "파생"이 무엇인지 모르십니까? 죄송합니다....

그러한 연역적 능력으로 자신에게 더 잘 동정하십시오 ...

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS # :

오!! 안녕하세요 블라디미르, 나는 오랫동안 당신에게서 소식을 듣지 못했습니다. 나는 당신의 기사를 정말로 그리워했습니다. 당신은 새로운 것을 썼습니까? 아마도 다른 자원?

또 다른 질문이 있습니다. 그런 "가우시안 최적화"가 있습니다(알고 있을 것입니다). "무거운" 피트니스 기능에 대한 가장 효율적인 검색 방법인 것 같습니다. 하지만 좋은 결과를 얻을 수 없습니다 , 여기 내 예가 있습니다. 내 질문 에 대해 의견을 제시할 수 있습니다. 그 이유는 무엇입니까?

인사말. 금기 사이트에서 R을 사용하는 기사. 따라서 그렇지 않습니다.

질문에 대한 답변을 여기에서 받으시겠습니까 아니면 주식에서 받으시겠습니까? 많은 실수가 있으며 그 중 하나는 기본입니다.

[mytarmailS]

블라디미르 페레르벤코 # :

1) 안녕하세요. 금기시되는 사이트에서 R을 사용하는 기사. 따라서 그렇지 않습니다.

2) 질문에 대한 답변을 여기에서 받으시겠습니까 아니면 주식에서 받으시겠습니까? 많은 실수가 있으며 그 중 하나는 기본입니다.

1) 죄송합니다

2) 당신에게 더 편리한 곳에서는 근본적인 것과 그렇지 않은 모든 나의 실수에 대해 배우는 것이 흥미 롭습니다.

추신: 이산 최적화 문제에 연속 최적화를 적용한 것으로 알고 있습니다.

=====

비교적 새로운 MT5 패키지가 등장했는데, 사용해 보셨나요?

https://github.com/Kinzel/mt5R

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS # :

1) 죄송합니다

2) 당신에게 더 편리한 곳에서는 근본적인 것과 그렇지 않은 모든 나의 실수에 대해 배우는 것이 흥미 롭습니다.

추신: 이산 최적화 문제에 연속 최적화를 적용한 것으로 알고 있습니다.

=====

비교적 새로운 MT5 패키지가 등장했는데, 사용해 보셨나요?

https://github.com/Kinzel/mt5R

1. 5명의 경우 이것은 관련이 없습니다. 모든 것이 일반 MetaTrader5(Py) 라이브러리와 함께 작동합니다. 하지만 MT4의 경우 - 아마도.

2. 근본적인 실수. 두 패키지(mco 및 Gpareto) 모두 다중 목표 및 다중 기준 기능 최적화를 위해 설계되었습니다. 즉, 최소 결과를 제공하는 여러 기능 의 최적 매개변수를 찾습니다. 그들은 다른 방식으로 그것을합니다.

하나의 함수를 사용하여 파레토 프론트를 얻으려고 합니다. 다음은 재작성된 예입니다(그런데 확률을 사용하는 최상의 함수 선택이 아님)

set.seed( 4023 )
mins <- function(x, n = 1 L) cumsum(rnorm(n, 0 , x))
mins1 <- function(x, n = 1 L)cumsum(rnorm(n, 0 , x* 0.5 ))

up <-  rep( 5 , 2 )
dw <- rep( 1 , 2 )

서로 다른 sd 매개변수와 상한 및 하한이 있는 두 가지 함수. 아래 목적 함수

 #--------------------------------------------
fit <- function(x){
    y1 <- mins(x[ 1 ]) # cumsum(rnorm( 1 , 0 , x[ 1 ]))
    y2 <- mins1(x[ 2 ])   #   cumsum(rnorm( 1 , 0 , x[ 2 ]* 0.5 ))
     #y <- cbind(y1, y2)
     return ( c(y1, y2) )}

Fn <- fit(c( 4 , 4 ))
> Fn
[ 1 ] 0.4244075 3.5528975

음, 실제로 최적화

 library (mco)

OPT1 <- nsga2(fn = fit,idim = 2 ,odim = 2 ,
                   lower.bounds = dw,
                   upper.bounds = up,
                   popsize = 100 )
res_OPT1 <- c( floor (tail(OPT1$par, 1 )))
> res_OPT1
[ 1 ] 4 4

이러한 함수에 대한 최적의 매개변수는 c(4, 4)입니다. 시각화 ParetoFront + ParetoSet

plot(OPT1)

파란색 점은 ParetoFront, 즉 목적 함수 값의 집합입니다. 그리고 빨간 점은 ParetoSet입니다. 함수의 최소값을 제공하는 매개변수의 값. 이러한 값을 볼 수 있습니다

> paretoFront(OPT1)
            [, 1 ]      [, 2 ]
 [ 1 ,] - 18.768766 - 0.919960
 [ 2 ,] - 16.563714 - 4.075318
 [ 3 ,] - 11.689811 - 4.511709
 [ 4 ,]  - 2.924055 - 6.256807
 [ 5 ,]  - 1.801073 - 9.175708
 [ 6 ,]  - 5.438790 - 5.876476
 [ 7 ,]  - 9.924184 - 5.006235
 [ 8 ,]  - 9.150563 - 5.749592
 [ 9 ,]  - 2.565944 - 8.321299
[ 10 ,]  - 5.653256 - 5.808398

> paretoSet(OPT1)
          [, 1 ]     [, 2 ]
 [ 1 ,] 4.651688 4.830462
 [ 2 ,] 4.812924 4.374282
 [ 3 ,] 4.692132 4.589676
 [ 4 ,] 4.998786 4.715230
 [ 5 ,] 4.960933 4.696511
 [ 6 ,] 4.973955 4.245543
 [ 7 ,] 4.708673 4.946008
 [ 8 ,] 4.630083 4.242298
 [ 9 ,] 3.913589 4.553322
[ 10 ,] 4.655140 4.648080

반올림 후 최적값 c(4,4)를 얻습니다. 다음 게시물에서 Gpareto 옵션

[mytarmailS]

블라디미르 페레르벤코 # :

1. 5명의 경우 이것은 관련이 없습니다. 모든 것이 일반 MetaTrader5(Py) 라이브러리와 함께 작동합니다. 하지만 MT4의 경우 - 아마도.

5인분을 위한 새패키지 이름자체가 mt5R

블라디미르 페레르벤코 # :

2. 근본적인 실수. 두 패키지(mco 및 Gpareto) 모두 다중 목표를 위해 설계되었습니다.

예, 이해합니다. 저는 단지 다중 목표 최적화가 필요했습니다.

블라디미르 페레르벤코 # :

하나의 함수를 사용하여 파레토 프론트를 얻으려고 합니다. 다음은 재작성된 예입니다(그런데 확률을 사용하는 최상의 함수 선택이 아님)

내 간단한 적합성 함수는 단순히 알고리즘의 관점에서 최소값인 벡터의 점 인덱스를 찾습니다.

이상적으로 알고리즘은 두 개의 인덱스를 생성해야 하며, 이 두 인덱스는 벡터의 최소값 인덱스가 됩니다.

하나의 벡터에서 두 개의 최소값을 찾고 두 개의 벡터에서 하나의 최소값을 찾는 데 차이가 없다고 생각했습니다.

내 단순 피트니스는 내 문제의 모델이 아닙니다. 알고리즘을 가장 간단하고 시각적으로 비교하고 싶었습니다.

블라디미르 페레르벤코 # :

이러한 함수에 대한 최적의 매개변수는 c(4, 4)입니다. 시각화 ParetoFront + ParetoSet

당신의 피트니스 기능은 무엇을 하고 있습니까? 코드는 이해할 수 있을 것 같고 모든 것을 알고 있지만 뭔가의 본질을 이해할 수는 없습니다)