Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 515
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Die Preise werden nicht ohne irgendeine Art von Umrechnung in das Modell eingespeist.
Das Gerüst für die Extrapolation nimmt den nächstliegenden bekannten Wert. Neuronc oder Lineal in der Hochrechnung werden etwas nach den internen Formeln berechnen. Aber in der Tat werden alle diese Modelle in dieser Situation verschmelzen, so dass es keinen Unterschied gibt.Sie tun dies ohne jegliche Umstellung, aber darum geht es nicht.
Der Unterschied ist enorm in der technischen Anwendung dieser oder jener Modelle. Das hat nichts mit dem Abfluss zu tun, und das ist auch nicht der Punkt.Es ist nicht bequem, alles in MT zu erledigen. Die beste Option ist meiner Meinung nach Python zum Lernen und Experimentieren und eine DLL zum Laden eines trainierten Modells für MT. Python hat so ein cooles Ding für Experimente Jupiter notebook. Neben der interaktiven Codeausführung können Sie darin auch Notizen machen, was praktisch ist, um Gedanken zu einem Thema aufzuschreiben. Sie müssen also eine Bibliothek wählen, die in Python und C++ funktioniert. Python ist leicht zu erlernen.
Es ist nicht bequem, alles in MT zu erledigen. Die beste Option ist meiner Meinung nach Python zum Lernen und Experimentieren und eine DLL mit geladenem trainiertem Modell für MT. Python hat so ein cooles Ding für Experimente Jupiter notebook. Neben der interaktiven Ausführung von Code können Sie darin auch Notizen machen, was praktisch ist, um Gedanken zu einem Thema aufzuschreiben. Sie müssen also eine Bibliothek wählen, die in Python und C++ funktioniert. Python ist leicht zu erlernen.
Das alles lenkt von dem Punkt ab, dass Sie alles an demselben Ort erledigen müssen, an dem Sie handeln, ohne unnötigen Ärger... Das spart Zeit und Nerven. Sie müssen alles am selben Ort erledigen, an dem Sie handeln, ohne unnötige Hektik, was Ihnen Zeit und Nerven spart.
Aber Python ist zweifellos cool, R hat es gesponnen - ärgerlich seine Trägheit. So wie ich es verstehe, sitzen Profis für maschinelles Lernen auf Python, während R so dilettantisch ist und statistische Analysen und Studenten unterrichtet. Aber dann ist es wieder nur eine Attrappe, wenn man sie direkt anschließen kann.
R ist aus der Sicht eines Programmierers eine seltsame Sprache, die sich von allen anderen Sprachen unterscheidet. Ja, für maschinelles Lernen ist Python der Standard.
R ist aus der Sicht eines Programmierers eine seltsame Sprache, die sich von allen anderen Sprachen unterscheidet. Ja, Python ist der Standard für maschinelles Lernen.
Ihr Leute seid komisch. Für den einen ist "R aus der Sicht eines Programmierers eine seltsame Sprache, die sich von allen anderen unterscheidet". Von welchen Programmierern sprechen Sie? Der anderesagt: "Ich habe R ausprobiert - es ist irritierend, weil es langsam ist" - vielleicht haben Sie es an einer falschen Stelle oder auf eine falsche Weise ausprobiert?
Vielleicht ist es Ihnen nicht bewusst, aber alle Python-Module sind in R und damit in MT verfügbar. Außerdem bieten alle neuesten Entwicklungen wie TensorFlow (Google), CNTK (Microsoft) und andere sofort eine API in R und damit in MT an. Ich habe zweimal betont, dass es heute möglich ist, die ganze Fülle der Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens im Terminal über R zu nutzen. Man muss wissen, was man tun will, man muss wissen und können. Wenn Sie etwas tun wollen, tun Sie es einfach.
Das Thema hat sich in nutzloses Geschwafel verwandelt. Leider.
Viel Glück!
Ihr Leute seid seltsam. Für einen ist "R aus der Sicht eines Programmierers eine seltsame Sprache, die mit nichts anderem vergleichbar ist". Von welchen Programmierern sprechen Sie? Ein anderersagt: "Ich habe R ausprobiert und es war sehr langsam" - vielleicht haben Sie versucht, es an einer falschen Stelle oder mit einem falschen Werkzeug zu drehen?
Der Thread hat sich in ein nutzloses Geschwafel verwandelt. Leider.
Viel Glück!
Das träge R selbst, ich spreche nicht von Paketen. Läuft langsamer als Python und langsamer als MT5. Oder es sind langsame Shells wie RStudio, es bewegt sich nicht einmal die Fenster reibungslos, was bedeutet, dass es an und für sich schon langsam ist. Ganz zu schweigen von VS 2017 in Verbindung mit Ropen, es hängt ständig, Paket-Inkompatibilität, etc. Ich habe Angst, mir vorzustellen, was passieren wird, wenn Sie auch ein Paket verwenden, um mit Python zu arbeiten. Viele Pakete für R werden von Gott weiß wem geschrieben und können Fehler enthalten, es gibt keine einheitlichen Standards.
Es gibt nur wenige gute Pakete für neuronale Netze, die Sie in Ihrem letzten Artikel beschrieben haben und die auch ohne R gut funktionieren. Alles andere, was dort über die Vorverarbeitung usw. für den Devisenhandel steht, ist mehr Gedankenspielerei als effektive Nutzung der sprachlichen Vorteile. Nun ja, die Bilder können mit dem Auge beurteilt werden, aber in den meisten Situationen sind numerische Bewertungen für alle Modelle ausreichend. IMHO :)
Slow R selbst, ich spreche nicht von Paketen. Arbeitet langsamer als Python und langsamer als MT5.
Nicht langsamer als MT5... Ich habe bereits einen Vergleich angestellt:
ALGLIB ist eine schreckliche Lernbremse.
240-50-1 netto auf ALGLIB serviert, - 2 Tage gewartet, nicht gewartet und ausgeschaltet.
Unterrichtet Netzwerk 70-5-1 in einer halben Stunde. Das Erlernen von nnet aus R dauert mit denselben Daten weniger als eine Minute.
Nicht langsamer als MT5... Ich habe bereits einen Vergleich angestellt:
Sie haben einen Vergleich mit einem anderen NS angestellt - es ist nicht mehr R, sondern ein Paket, das in Pro geschrieben ist und natürlich schnell ist. Für große Netzwerke benötigen Sie den LBFGS-Optimierer, vielleicht haben Sie ihn schon benutzt. Wälder sind in alglib zum Beispiel schön schnell, ich mag es... und die Qualität der Modelle ist nie schlechter als in MLP. Das Boosten ist sicherlich minderwertig, aber nicht zu kritisch, soweit ich das aus den Artikeln im Internet entnehmen kann. D.h. im Wesentlichen gibt es 1 universelles Modell, das ein Baumgerüst ist, und es ist schnell. Alles andere, dass ein anderes Neuron etwas besser kann, ist in der Praxis (in Bezug auf Forex) noch nicht bewiesen worden.
Die Multithreading ist nicht in R, sondern in neuronalen Netzwerk-Pakete, eine Verbindung zu mt5 als gut und es wird ein Multithreading sein
Sie haben einen Vergleich mit einem anderen NS angestellt - es ist nicht R, sondern ein in Pro geschriebenes Paket und natürlich ist es schnell. Die Alglib hat kein Multithreading in der freien Version, + für große Netzwerke braucht man den LBFGS-Optimierer, vielleicht haben Sie ihn benutzt. Der Wald ist schön schnell in Alglib, zum Beispiel, ich mag es... Die Qualität der Modelle ist nie schlechter als in MLP.
Sieht aus wie derselbe MLP, d. h. das Netz ist in Struktur und Datenmenge gleich. Dieses Paket verwendet kein Multithreading, sondern liest alles mit einem Thread (ich habe es mit dem Taskmanager überprüft).
Ich habe die Geschwindigkeiten von LBFGS (etwa 40 Minuten) und LM (27 Minuten) verglichen. Den Beschreibungen zufolge müsste LBFGS schneller sein, aber in der Praxis ist es in ALGLIB genau umgekehrt.
Überprüft und Gerüst - viel schneller als NS (4 min.), und das Ergebnis ist etwa die gleiche. Interessant ist auch, dass die lineare Regression sogar noch schneller zu den gleichen Ergebnissen führt.
Wie jemand hier schrieb - es geht nur um Funktionen.
Es scheint sich um dasselbe MLP zu handeln, d. h. das Netz hat die gleiche Struktur und Datenmenge. Dieses Paket verwendet kein Multithreading - ich lese alles in einem Thread (ich habe es im Taskmanager überprüft).
Ich habe die Geschwindigkeiten von LBFGS (etwa 40 Minuten) und LM (27 Minuten) verglichen. Der Beschreibung nach sollte LBFGS schneller sein, aber in der Praxis ist ALGLIB das Gegenteil.
Soweit ich es verstanden habe, können Sie dort 1-2 Epochen einstellen, da es fast immer beim ersten Mal konvergiert... vielleicht war das ein Versehen? obwohl ich es schon eine Weile nicht mehr benutzt habe, könnte ich verwirrt sein.