Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 232
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Ich stimme zu, meiner Meinung nach, wenn eine Person kann zumindest nur die Daten laufen und erhalten eine logloss unter 0,69300 (zufällig), dann hat er das Recht, über AI und MO hier zu sprechen, der Rest sind nicht profitabel
mein Ergebnis https://numer.ai/ai/toxic
https://numer.ai/ai/dr_tr
0.69184 hat es richtig gemacht :)
Interessanter Wettbewerb und interessante Preise.
Ich frage mich auch, nach welchem Prinzip ihre Prädiktoren erstellt werden. Ich habe in der Regel Abhängigkeiten, die mit der Zeit verblassen, d. h. ich habe das Modell auf der ersten Hälfte der Datei trainiert und erwartet, dass der Fehler mit der Zeit wächst, wie üblich auf der zweiten Hälfte der Datei. Aber dort - nein, alles ist so unbeweglich, ohne Verschlechterung mit der Zeit. Obwohl sie handelsbezogene Daten versprachen. Ungewöhnlich. Vielleicht werden die Zeilen in der Tabelle zufällig gemischt.
Dieser Thread wird sehr umfangreich und unlesbar. Ich schlage vor, einen neuen "RUserGroup"-Thread zu starten, in dem ausschließlich die spezifische Anwendung von Machine-Learning-Modellen im MT4/5-Terminal in Sprachen diskutiert wird, die dies ohne Probleme ermöglichen. Ich kenne zwei (R, Python). Es werden Gespräche mit dem bereitgestellten Code geführt. Experten mit Erfahrung in anderen Sprachen sind ebenfalls willkommen.
Wir können mit einem Beispiel für ein Faltungsnetzwerk in früheren Beiträgen beginnen.
Viel Glück!
Ich bin dafür, aber sie werden es trotzdem zerstören((.
Ich habe eine weitere Frage: Was ist der wirkliche Vorteil eines Faltungsnetzes im Vergleich zu einem herkömmlichen Netz? natürlich auf dem Markt)
vor ein paar seiten wurde ihnen gesagt, sie hätten eine idee, die sie in 5 minuten (einem tag, einer woche) testen müssten. und es ist nicht bekannt, ob ihre idee lebensfähig oder zunächst eine totgeburt ist. welche option werden sie wählen - ein vorgefertigtes paket verwenden, das ein student in 5 minuten ausarbeiten kann, oder selbst eine komplette infrastruktur neu schreiben? wenn die zweite option, dann ist es sadomasochismus, und normale menschen gehen nicht mit ihnen))
Ich stimme zu, meiner Meinung nach, wenn eine Person kann zumindest nur die Daten laufen und erhalten eine logloss unter 0,69300 (zufällig), dann hat er das Recht, über AI und MO hier zu sprechen, der Rest sind nicht profitabel
mein Ergebnis https://numer.ai/ai/toxic
Ich bin dafür, aber sie werden es trotzdem vermasseln((.
Ich habe noch eine andere Frage: Was ist Ihrer Meinung nach der wirkliche Vorteil eines Roll-up-Netzes gegenüber einem normalen Netz? auf dem Markt, natürlich).
Die Faltungsnetze werden geschärft, um durch Matrizen dargestellte Daten zu klassifizieren. Ich sehe keinen Vorteil gegenüber Deep und denke, dass das LSTM-Modell besser geeignet ist, da unsere Daten eine Zeitreihe sind.
Das Beispiel wird zum Parsen angeboten, da es Code gibt, der kommentiert werden muss, und es gibt einige grundlegende Fehler, die für jeden nützlich wären, zu wissen. Natürlich nur, wenn es für den Autor von Interesse ist.
Viel Glück!
mytarmailS:
Ich bin dafür, aber sie werden es sowieso vermasseln((.
Ich habe noch eine andere Frage: Was ist Ihrer Meinung nach der wirkliche Vorteil eines Roll-up-Netzes gegenüber einem normalen Netz? auf dem Markt, natürlich).
Die Faltungsnetze werden geschärft, um durch Matrizen dargestellte Daten zu klassifizieren. Ich sehe keinen Vorteil gegenüber Deep und denke, dass das LSTM-Modell besser geeignet ist, da unsere Daten eine Zeitreihe sind.
Das Beispiel wird zum Parsen angeboten, da es Code gibt, der kommentiert werden muss, und es gibt einige grundlegende Fehler, die für jeden nützlich wären, zu wissen. Natürlich nur, wenn es für den Autor von Interesse ist.
Viel Glück!
In der Tat ist jeder daran interessiert, nicht nur der Autor...
Ich habe auch gehört, dass das Faltungsnetzwerk die Eigenschaft der Skalierbarkeit bei der Erkennung hat, d.h. dass es in der Lage ist, ein Objekt (Muster) zu erkennen, auch wenn es eine etwas andere Größe und Form als das Trainingsmuster hat, ist das wahr?
Ich frage mich auch, nach welchem Prinzip sie die Prädiktoren erstellen. Ich habe in der Regel Abhängigkeiten, die mit der Zeit abnehmen, d. h. ich habe das Modell auf der ersten Hälfte der Datei trainiert und erwartet, dass der Fehler in der zweiten Hälfte der Datei mit der Zeit zunimmt, wie üblich. Aber dort - nein, alles ist so unbeweglich, ohne Verschlechterung mit der Zeit. Obwohl sie handelsbezogene Daten versprachen. Ungewöhnlich. Es ist möglich, dass die Zeilen in der Tabelle zufällig gemischt werden.
Lesen Sie ihre Artikel im Blog, es ist nicht mehr als eine halbe Stunde ziemlich interessant zu lesen, wie sie die Daten verschleiert haben, warum all dies und so weiter. Die Strings werden definitiv vermischt, die Attribute und Datenquellen werden klassifiziert, außerdem werden diese Attribute in eine bestimmte Basis projiziert, um sie miteinander zu vermischen, so dass man ihren Ursprung nicht mehr nachvollziehen kann.
In der Tat ist jeder daran interessiert, nicht nur der Autor...
Ich habe auch gehört, dass das Faltungsnetzwerk die Eigenschaft der Skalierbarkeit bei der Erkennung hat, d.h. dass es in der Lage ist, das Objekt (Muster) zu erkennen, auch wenn es eine etwas andere Größe und Form als das Trainingsmuster hat.
Wenn wir über ein Bild sprechen, dann stimmt das.
Wenn es um das Image geht, dann ja, das stimmt.
Aber wie sieht es mit dem zeitlichen Ablauf aus?
Wie sieht es mit dem Zeitplan aus?
Ich habe keine guten Ergebnisse erzielt. Sie benötigen (im Gegensatz zu anderen Modellen) Prädiktoren, die hoch korreliert sind.
Ich habe keine gefunden, die akzeptable Ergebnisse liefern würde. Aber ich habe nicht lange damit experimentiert. Ich habe nicht viel Zeit. Sie können es versuchen. Das Beispiel enthält einen voll funktionsfähigen Code.
Viel Glück!
PS. Wenn Sie es ausprobieren, sollten die Prädiktoren in den Eingabematrizen Zeilen und nicht Spalten sein.