Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 611
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
Никто не поделился мнением насчет:
Цитатка про выбор числа слоев:
Сеть с тремя слоями (numLayers=3: один входной, один скрытый и один выходной) обычно достаточна в подавляющем большинстве случаев. В соответствии с теоремой Цыбенко, сеть с одним скрытым слоем способна аппроксимировать любую непрерывную многомерную функцию с любой желаемой степенью точности. Сеть с двумя скрытыми слоями способна аппроксимировать любую дискретную многомерную функцию.
Интересно, анализ баров отностися к непрерывной или дискретной функции?
Т.е. для форекса может и 1-го скрытого слоя достаточно или все таки 2 надо?
Из последнего теста простенькая модель
88-14-2 оказалаcь лучше вариантов: 88-50-20-2, 88-32-7-2 (c этой очень близко: 1-2%), 88-25-7-2, 88-32-2
и признаков и структуры модели оказывается тоже
Все читаю, читаю... и не могу понять: на кой черт все вы держитесь за один из сотен типов модели - нейросети, в которых, в отличии от остальных, надо очень хорошо понимать внутреннее устройство, которое ко всему очень даже не простое?
Где и кто доказал, что результативность модели сколько-нибудь существенно зависит от ее типа?
Что является результатом работы НС? Этот результат имеет какое-либо содержание? какую-либо интерпретацию?
Цитата отсюда https://www.mql5.com/ru/code/9002 и сопровождается картинкой:
Дискретная - это третий вариант - фигуры с разрывами и пустотами.
Если это переложить на бары, то например при малом приращении надо покупать, при 25% от максимума не надо, при 40% опять надо, при 60% опять не надо и при 80% снова покупаем.
Мне кажется на форексе такого не бывает... и тут все таки непрерывная функция. Хотя у нас не 1 признак, а множество и какие хитросплетения они образуют сложно представить...
Кто что думает на этот счет?
Все читаю, читаю... и не могу понять: на кой черт все вы держитесь за один из сотен типов модели - нейросети, в которых, в отличии от остальных, надо очень хорошо понимать внутреннее устройство, которое ко всему очень даже не простое?
Где и кто доказал, что результативность модели сколько-нибудь существенно зависит от ее типа?
Что является результатом работы НС? Этот результат имеет какое-либо содержание? какую-либо интерпретацию?
http://www.valuesimplex.com/articles/JPM.pdf
Никто не поделился мнением насчет:
Интересно, анализ баров отностися к непрерывной или дискретной функции?
Т.е. для форекса может и 1-го скрытого слоя достаточно или все таки 2 надо?
Из последнего теста простенькая модель
88-14-2 оказалаcь лучше вариантов: 88-50-20-2, 88-32-7-2 (c этой очень близко: 1-2%), 88-25-7-2, 88-32-2
например, точки распределены не по кривой линии а группками, разделенные группками других точек.. тогда это же будет уже дискретная ф-я? т.к. нельзя соединить все точки 1-й линией
т.е. нужно смотреть сами графики рассеивания по ходу и думать нужен там 2-й слой или нет
но так нереально понять.. самому интересно стало, как понять что лучше.. погуглю оппозже )
А, вот еще.. при регрессии всегда должна быть непрерывная походу.. а при классификации не обязательно.. но не уверен
Какие уж тут шутки, вот этот документ прочитайте, Василий порекомендовал.
спасибо, сохранил себе, почитаю на досуге.. можете удалять :)) если нужно
или кто посты за собой подтирает, Вы по моему? :D
вы же вроде глубинками не занималсь
Я много чем занимаюсь, о чем на форуме неизвестно ).
О чем-то м.б. будет известно, в свое время.
Я много чем занимаюсь, о чем на форуме неизвестно ).
О чем-то м.б. будет известно, в свое время.
я вот на Винера перешел - интересно блин.. когда уже эти книжки закончатся :) он по сути тоже прогнозировнаием пытался заниматься
я вот на Винера перешел - интересно блин.. когда уже эти книжки закончатся :) он по сути тоже прогнозировнаием пытался заниматься