Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 870

 
elibrarius:
Ich meine, wie viele Zeilen von Trainingsdaten (oder Trainingsbeispielen).
Zum Beispiel 10000 Zeilen mit 15 Eingängen

Aus dem Gedächtnis - Punkt 1. etwa 5-10 Tausend. Alle paar Epochen werden die Daten gemischt.

Nach einer bestimmten Anzahl von Epochen wird die Trainingssequenz durch eine andere ersetzt, siehe Punkt 1. Und so weiter über mehrere Epochen hinweg.

Die Gesamtzahl der Epochen liegt bei etwa 1000. Die Lernzeit mit zwischenzeitlichen Rekonfigurationen und Tests beträgt etwa einen Tag.

Das obige Diagramm stammt aus meinen ersten Experimenten, da war alles noch einfacher.

 
Yuriy Asaulenko:

Aus dem Gedächtnis - Punkt 1. etwa 5-10 Tausend. Alle paar Epochen werden die Daten gemischt.

Nach einer bestimmten Anzahl von Epochen wird die Trainingssequenz durch eine andere ersetzt, siehe Punkt 1. Und so weiter über mehrere Epochen hinweg.

Die Gesamtzahl der Epochen liegt bei etwa 1000. Die Lernzeit mit zwischenzeitlichen Rekonfigurationen und Tests beträgt etwa einen Tag.

Das obige Diagramm stammt aus meinen ersten Versuchen, da war alles einfacher.

Interessante Methode - Sie erhalten eine Grundausbildung und einige Nachschulungen.
 
elibrarius:
Interessante Methode - Sie erhalten eine Grundausbildung + einige Umschulungen.

So würde ich es nicht nennen. Ersetzen Sie einfach die Lernsequenz während der Ausbildung. Es wird also nicht mit denselben Daten gearbeitet).

Ja, und auch das Glühen. Da ich den Standard-BP-Algorithmus verwende, werden die NS-Trainingsparameter alle paar Epochen manuell geändert.

SZY lesen Sie diesen Thread, hier ein wenig mehr Details über die Struktur des Systems wie meins -https://www.mql5.com/ru/forum/239508

ТС на нейросети (оч. краткое руководство)
ТС на нейросети (оч. краткое руководство)
  • 2018.04.22
  • www.mql5.com
Вместо введения Типовая ТС состоит из ВР, индикаторов и логического блока принятия решений (БПР...
 
Yuriy Asaulenko:

So würde ich es nicht nennen. Ersetzen Sie einfach die Lernsequenz während der Ausbildung. sich nicht an die gleichen Daten zu gewöhnen).

Ich denke, das ist nur eine Umschulung auf neue Daten. Sie setzen die Netzgewichte nach dem Training mit dem ersten Datenblock nicht zurück.

 
elibrarius:

Ich denke, es ist ein Umlernen auf neue Daten. Es ist ja nicht so, dass Sie die Gewichte des Netzes nach dem Lernen mit dem ersten Datenblock zurücksetzen müssen.

Natürlich weiß ich das nicht. Aber es gibt keine neuen Daten, sondern nur eine neue Folge der gleichen Geschichte. Es ist eine Fortsetzung desselben Lernprozesses, ein einziger Prozess. So kann jede Epoche als ein neues Lernen betrachtet werden. Nun, es ist eher eine Frage der Terminologie.

 
elibrarius:
Regression ohne verborgene Schichten, so scheint es...
Es ist an der Zeit, auf R umzusteigen. Ich habe es mit alglib NS versucht - es ist zehnmal langsamer, das gleiche Netzwerk zu berechnen als mit R (etwa 24 Stunden gegenüber 30-60 Minuten). Außerdem gibt es in alglib maximal 2 verborgene Schichten, während Sie nach Ihren Beobachtungen 3 aufeinanderfolgende Konvertierungen, d.h. 3 Schichten, benötigen.
Die Regression ist linear. R nicht hoW, python graben - aber ich sehe nicht viel Sinn.
 
Yuriy Asaulenko:

Natürlich weiß ich das nicht. Aber es gibt keine neuen Daten, sondern nur eine neue Folge der gleichen Geschichte. Es ist eine Fortsetzung desselben Lernprozesses, ein einziger Prozess. So kann jede Epoche als ein neues Lernen betrachtet werden. Nun, das ist eher eine Frage der Terminologie.

Nun, es ist wichtig, sich gegenseitig richtig zu verstehen (dieselbe Auffassung von Begriffen zu haben).
Jede Epoche mit denselben Daten ist ein Lernvorgang. So wie wir auswendig lernen.
Bei neuen Fahrzeugen, ohne dass die Waage zurückgesetzt wird, ist es ein erneutes Lernen. Und Sie haben sie neu, da der NS sie bei der Erstausbildung nicht kannte.
 

Eine Regression ist eine Vorhersage des nächsten Preises. Im Gegensatz zu einer Klassifizierung wird nicht die Richtung oder die Art des Handels vorhergesagt, sondern der Preis mit allen Nachkommastellen.

Es gibt dielineare Regression und die nichtlineare Regression. Arima, Garch und sogar ein Neuron mit der richtigen Konfiguration (z. B. 1 Ausgang ohne Aktivierung) sind ebenfalls Regressionen.

 
Dr. Trader:

Eine Regression ist eine Vorhersage des nächsten Preises. Im Gegensatz zu einer Klassifizierung wird nicht die Richtung oder die Art des Handels vorhergesagt, sondern der Preis mit allen Nachkommastellen.

Es gibt dielineare Regression und die nichtlineare Regression. Arima, Garch und sogar neuronc mit der richtigen Konfiguration (z.B. 1 Ausgang ohne Aktivierung) - das ist auch alles Regression.

Worum ging es da überhaupt? Ich habe über die Logit-Regression gesprochen. In den allermeisten Fällen kann man sich für die Klassifizierung darauf beschränken und muss nicht mit NS herumspielen. Schnell und sauber, keine Überschneidungen.
 

Ich hatte ein Gespräch mit San Sanych. Wir haben uns darauf geeinigt, dass ich ein Dossier für das Regressionstraining vorbereite, und dann werden wir mit dem fortfahren, was passiert. Also, Brüder, ich mache jetzt Entladung und erfand so eine Idee, dass viele Leute einfach nicht genug Traktion haben, dass man das machen kann. Wie wäre es mit einem adaptiven Ziel für die Regression???? AAA???

Ich weiß nicht, ob es gut ist, aber es lohnt sich, es zu überprüfen. :-)