Что подать на вход нейросети? Ваши идеи... - страница 41
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Благодарю за идею.
К сжалению, с тиками сложно работать, я работаю с ценами открытия.
Я по типовому графику как то 60% в день заработал
Расскажите правила торговли
Расскажите правила торговли
Я прочитал книгу Билла Вильямса "Хозяева рынков". Если объем увеличивается на восходящих барах - надо покупать. Если объем уменьшается на восходящих барах, то надо продавать. То же для продаж аналогично. Пин-бар с тенью внизу - сигнал для покупки. Маленький бар с малой тенью говорит о конце тренда. Смотреть можно на тиковый объем , он встроен в базовые индикаторы в мт
Хорошо, спасибо
Красное должно описывать зелёное так, что бы нужно было искать глобальный максимум полезности.
Ну конечно, так и нужно! Но, как, лучше :) ?
Можно брать стандартные метрики - тот же Accuracy или Precision, ну или другие метрики, описывающие эффективность классификации.
И, какие именно "стандартные", с чем сравнивать?
Стандартные методы тут скорей подразумеваются известные, списка под рукой сейчас нет, но их по сути три категории:
1. Перебор - тут начиная от добавление/убирания поштучно или группами - т.е. опираемся на результат.
2. Анализ древовидных моделей на предмет частоты и использования в них предикторов.
3. Статистические оценки взаимных распределений с исключением коррелирующих признаков и другие стат. оценки полезности.
Представим, что у нас уже очень много предикторов, которые вот не терпится подать на вход НС. Но, компьютер может и надорваться от избытка входящих данных - нет у нас мульёнов на супер компьютеры. Что делать в этом случае, какой алгоритм оптимизации будет идеально подходить для задачи отбора наиболее полезных предикторов, какую ФФ можно придумать, и будет ли это эффективней стандартных методов с экономической точки зрения? Вопрос этот не перестаёт волновать бедные слои населения :))) Какие соображения?
1. Ну конечно, так и нужно! Но, как, лучше :) ?
2.Можно брать стандартные метрики - тот же Accuracy или Precision, ну или другие метрики, описывающие эффективность классификации.
Стандартные методы тут скорей подразумеваются известные, списка под рукой сейчас нет, но их по сути три категории:
1). Перебор - тут начиная от добавление/убирания поштучно или группами - т.е. опираемся на результат.
2). Анализ древовидных моделей на предмет частоты и использования в них предикторов.
3). Статистические оценки взаимных распределений с исключением коррелирующих признаков и другие стат. оценки полезности.
1. Лучше, когда глобальный максимум ФФ эффективности системы единственный и стационарный. Это будет выглядеть как стабильный твёрдый остров поверхности среди моря волн (ну, или волн моря). Робастные параметры подразумевают работоспособность со схожими показателями системы на новых данных. Если таких стабильных островов нет, это означает по крайней мере два возможных варианта: либо система не имеет робастных параметров вообще, либо ФФ целиком (или один или несколько метрик, входящих в неё) выбрана несоответствующая процессу. Что значит "несоответствующая процессу"? К примеру, запускается в космос ракета и одной из метрик аппарата реализован показатель динамики изменения процента вылупляемости птенцов баклана за последние 100 лет. Как эта метрика влияет на успешность запуска космического аппарата? - никак, такая метрика лишь разбавляет общие показатели процесса запуска аппарата.
2. Чем отличается применение ФФ от "стандартных" методов?
1. Лучше, когда глобальный максимум ФФ эффективности системы единственный и стационарный. Это будет выглядеть как стабильный твёрдый остров поверхности среди моря волн (ну, или волн моря). Робастные параметры подразумевают работоспособность со схожими показателями системы на новых данных. Если таких стабильных островов нет, это означает по крайней мере два возможных варианта: либо система не имеет робастных параметров вообще, либо ФФ целиком (или один или несколько метрик, входящих в неё) выбрана несоответствующая процессу. Что значит "несоответствующая процессу"? К примеру, запускается в космос ракета и одной из метрик аппарата реализован показатель динамики изменения процента вылупляемости птенцов баклана за последние 100 лет. Как эта метрика влияет на успешность запуска космического аппарата? - никак, такая метрика лишь разбавляет общие показатели процесса запуска аппарата.
Так и есть - 100% показатель - вери гуд.
Вот и надо узнать - есть там острова или только океаны!
2. Чем отличается применение ФФ от "стандартных" методов?
Алгоритмом? Но, я бы хотел ответить иначе - "эффективностью" и скоростью нахождения хорошего решения.
1. Так и есть - 100% показатель - вери гуд. Вот и надо узнать - есть там острова или только океаны!
2. Алгоритмом? Но, я бы хотел ответить иначе - "эффективностью" и скоростью нахождения хорошего решения.
1. Так проверить же просто - в плавающем окне. ФФ неробастных параметров будет выглядеть как волны, а робастных как стабильный остров.
2. Насчет скорости сложно сказать, а про эффективность - разницы нет, и там и там всё упирается в ФФ. Другое дело, где более высокий уровень контроля над каждым компонентом системы.
1. Так проверить же просто - в плавающем окне. ФФ неробастных параметров будет выглядеть как волны, а робастных как стабильный остров.
2. Насчет скорости сложно сказать, а про эффективность - разницы нет, и там и там всё упирается в ФФ. Другое дело, где более высокий уровень контроля над каждым компонентом системы.
1. Сверим часы! У нас есть набор предикторов - наша задача отобрать эффективные, т.е. способствующие улучшению нашего показателя - пусть точности. Мы делаем выбор, строим простенькую деревянную модель и оцениваем эффективность классификации на валидационной выборке - так для каждого агента. Ну и так далее - получаем результат - посылаем агентов исследовать новые координаты.
В итоге у нас множество бинарных переменных - рубильник - вкл./выкл..
Как тут строить график с волнами и в какой момент?
2. Эффективность за число итераций/потраченного времени, к тому же я описал 3 разных метода глобально - интересно сделать полное сравнение между ними.