Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 94

 
Mihail Marchukajtes:
Entonces, ¿alguien pudo descifrar mis datos? ????
Me gustaría tener todas las herramientas, estoy de vacaciones. Daré más vueltas.
 
Alexey Burnakov:
Es una pena que hayas dicho la respuesta antes de tiempo. Podrías haber torturado los métodos de entrenamiento.
Mihail Marchukajtes: Da la vuelta a los datos, pero me parece que se equivoca, no se puede desenterrar el topo).
 
mytarmailS:
no me queda claro cómo se calcula esta "previsibilidad" y si tiene algún sentido si no se tiene en cuenta el objetivo
Lo que entiendo del artículo a este paquete es que son los propios predictores los que se predicen, no la variable objetivo.
Archivos adjuntos:
 
Mihail Marchukajtes:
No se trata de métodos de entrenamiento. Utilizar el retraso en los predicados no permitirá construir un modelo suficiente. Al fin y al cabo, una línea se somete a la consideración del modelo y si se utilizan los datos de la línea anterior, el modelo simplemente no los verá, por lo que la tarea es obviamente infructuosa.
Una red neuronal con memoria probablemente podría hacer el trabajo. Además de la genética para la selección de predictores. La genética hace conjuntos de predictores y selecciona los parámetros de la neuronka, la neuronka es entrenada. Validación cruzada para comprobar la calidad del modelo. De alguna manera funcionará. Forex es más complicado, en él la dependencia del retardo simplemente no existirá en el archivo de prueba.
 
Vizard_:
Datos de Mihail Marchukajtes, pero me parece que lo tiene todo mal, no se puede desenterrar))
No hay una multiplicación y una división. En serio....
 
Dr.Trader:
Una red neuronal con memoria probablemente serviría. Además, tendría genética para seleccionar predictores. La genética hace conjuntos de predictores y selecciona los parámetros de la red neuronal, se entrena la red neuronal. Validación cruzada para comprobar la calidad del modelo. De alguna manera funcionará. Forex es más complicado, en él la dependencia del retardo simplemente no existirá en el archivo de prueba.
Desgraciadamente, la red tampoco puede hacer frente a la memoria, como puede hacer frente a los datos que no ve, que están en otro registro que aún no ha sido alimentado, y ese otro registro necesita ser alimentado exactamente con el registro actual para captar esta dependencia...
 
SanSanych Fomenko:
Lo que entiendo del artículo a este paquete es que se predicen los propios predictores, no la variable objetivo.

sí, pero eso no es correcto, un buen predictor es el que explica bien el objetivo, no el que se explica a sí mismo, no entiendo cómo se puede saber la calidad de un predictor sin compararlo con el objetivo, no lo entiendo....

¿qué hay en el archivo?

 
mytarmailS:

sí, pero eso no es correcto, un buen predictor es el que explica bien el objetivo, no el que se explica a sí mismo, no entiendo cómo se puede saber la calidad de un predictor sin compararlo con el objetivo, no lo entiendo....

¿qué hay en el archivo?

Un artículo que lo explica todo
 
No torturaré la fórmula de eesel si abres un archivo de texto exactamente en excel =C3*C4/F3. Como has observado, tienes que multiplicar la variable v2 por tu retraso y dividirla por v3 . No funciona, porque la red no ve el retraso. Otra cosa es que si operas con datos dentro de una línea sin usar lag, obtendrás un modelo, por muy sofisticada que sea la fórmula. Por cierto deberías intentar hacer una mega fórmula dentro de una línea y ver si la red puede con ella. Voy a probarlo ahora....
 
Mihail Marchukajtes:
"Gopher" no he podido encontrarlo, lo he fastidiado)) Y para qué sirven todos estos ejercicios... Los que son "hippies" lo entenderán.