Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 979
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Ich habe mit NS und kfold gespielt, auch mit NS-Ensembles von alglib für die Klassifizierung (softmax), erster Eindruck:
1. die LBFGS-Züge sind viel schneller als die LM (es ist unwirklich, auf den zweiten zu warten), sogar für einen NS ohne Ensemble.
2. kfold zeigt weiterhin große Lernfehler, ich habe es nicht geschafft, die Strategie in ++ Positionen zu bringen, selbst bei 2 Fouls, ganz zu schweigen von 10. Vielleicht nicht sehr geeignet für meine Aufgabe, aber ich werde es noch einmal versuchen.
NS-Ensemble auf der Grundlage von Bagging und LBFGS-Algorithmus ist von gleicher Qualität wie das Ensemble von Gerüsten, trainiert aber langsamer
3. early halting ensemble with validation sampling (LM wird von mir verwendet): kann es gar nicht erwarten, es zu lernen.
4) Die Abstimmung der Parameter (Schrittweite, Anzahl der Retrigger) führt zu keinen sichtbaren Verbesserungen. Eine Erhöhung der Anzahl der Neuronen um das 2-3fache führt zu einer geringen Verbesserung.
5. Im Allgemeinen habe ich den Eindruck, dass die NS auf die gleiche Art und Weise umgeschult werden, das Ensemble der NS auf dem Buggy wird etwas weniger umgeschult als das Komitee aus dem Wald.
All dies wurde getan, um dann zum Beispiel mit xgboost zu vergleichen, das ich später untersuchen werde.
++ Stapeln von Modellen mit mir nicht mehr Stabilität, Züge die gleiche Art und Weise, manchmal kann man Ergebnisse auf einem Tablett zu verbessern, weil das Modell nur mehr Züge
Hallo, ein wenig Off-Topic. Im Forum habe ich Ihren Briefwechsel mit einer anderen Person gefunden. Dort haben Sie darüber diskutiert, welches Programm verwendet wird, um Hilfe von Microsoft zu erhalten. (Diejenige, die sich beim Drücken von F1 öffnet). Um dort meine Varianten des Codes in bequemerer Form mit Suche zu sammeln. Bitte beraten Sie mich noch einmal. (Ich hoffe, ich habe mich nicht geirrt und Sie waren es)))
Hallo, ein wenig Off-Topic. Ich habe Ihre Korrespondenz mit einer anderen Person im Forum wiedergefunden. Dort haben Sie darüber diskutiert, welches Programm Sie für die Hilfe von Microsoft verwenden. (Das Fenster, das erscheint, wenn Sie F1 drücken). Um dort meine Varianten des Codes in bequemerer Form mit Suche zu sammeln. Bitte beraten Sie mich noch einmal. (Ich hoffe, ich habe mich nicht geirrt und Sie waren es)))
Ich glaube, ich war es nicht) nicht mehr erinnern.
Ich glaube nicht, dass ich es war), kann ich mich nicht erinnern.
Entschuldigung, Entschuldigung)))
Schade, ich entschuldige mich)))
Hilfe & Handbuch Probieren Sie es aus.
Oh, genau das, was ich brauche.
Guten Tag ))
Während Sie hier bis jetzt suchen, haben wir bereits REE - das russische Durchbruchselement - geschaffen.
Dies ist das "fünfte Element" - der Gral, der Stein der Weisen, der Zinnober, das Qi-System, die Errungenschaft unserer wissenschaftlichen Experten in Algorithmen.
Nun werden alle wirtschaftlich-finanziellen Projekte durch eine Tiefenneuronenanalyse auf dem RPE optimiert.
D.h. in Zukunft wird 1 Rubel mit 1 Dollar gleichgesetzt werden - durch wirtschaftliche Durchbrüche.
wir sind auf dem Weg in eine bessere Zukunft!))
Guten Tag ))
....
Sie müssen ein Genie sein, nicht wahr? Warten Sie, normale, unreife Gemüter verstehen das vielleicht nicht)
Ich habe mit NS und kfold gespielt, auch mit NS-Ensembles von alglib für die Klassifizierung (softmax), erster Eindruck:
1. die LBFGS-Züge sind viel schneller als die LM (es ist unwirklich, auf den zweiten zu warten), sogar für einen NS ohne Ensemble.
2. kfold zeigt weiterhin große Lernfehler, ich habe es nicht geschafft, die Strategie in ++ Positionen zu bringen, selbst bei 2 Fouls, ganz zu schweigen von 10. Vielleicht nicht sehr geeignet für meine Aufgabe, aber ich werde es noch einmal versuchen.
NS-Ensemble auf der Grundlage von Bagging und LBFGS-Algorithmus ist von gleicher Qualität wie das Ensemble von Gerüsten, trainiert aber langsamer
3. early halting ensemble with validation sampling (LM wird von mir verwendet): kann es gar nicht erwarten, es zu lernen.
4) Die Abstimmung der Parameter (Schrittweite, Anzahl der Retrigger) führt zu keinen sichtbaren Verbesserungen. Eine Erhöhung der Anzahl der Neuronen um das 2-3fache führt zu einer geringen Verbesserung.
5. Im Allgemeinen habe ich den Eindruck, dass die NS auf die gleiche Art und Weise umgeschult werden, das Ensemble der NS auf dem Buggy wird etwas weniger umgeschult als das Komitee aus dem Wald.
All dies wurde getan, um dann zum Beispiel mit xgboost zu vergleichen, das ich später untersuchen werde.
++ Das Stapeln von Modellen mit mir hat nicht zu mehr Stabilität geführt, man lernt dasselbe, manchmal kann man die Ergebnisse auf einem Tablett verbessern, weil das Modell einfach besser trainierbar ist
Ich würde auch gerne wissen, wie das Spielzeug heißt, mit dem du spielst.
Ich wünschte, ich wüsste den Namen des Spielzeugs, mit dem du spielst.
Es heißt - Bibliothek der numerischen Analyse alglib, portiert auf MT5. Ich habe es schon rauf und runter benutzt, es gibt im Allgemeinen keine Probleme, die Bibliothek ist gut. Aber ohne Visualisierung und neuere Modelle. Anscheinend entwickelt sich die Bibliothek nicht mehr weiter, denn auf ihrer Website ist es still.