Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 405
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Bueno la tarea del 1er post creo que es interesante para que cada uno pruebe su sistema de MO.
Interesante generador el que tienes. ¿Está escrito por uno mismo?
¿Ha dividido la parcela en 2 o 3. ¿Qué se consigue con los datos desconocidos?
Esto es una continuación del generador de EA descrito en el artículo, hacia el bosque).
Pero los experimentos prácticos con estos datos, creo, no tienen mucho sentido, ya que el ejemplo parece ser puramente académico.
Se trata de una continuación del generador de EA descrito en el artículo, hacia el bosque).
Pero los experimentos con estos datos, creo que no tienen mucho sentido, ya que el ejemplo parece ser puramente académico.
Hecho también 1 derovo, que recordaba completamente el archivo de entrada, pero en los nuevos datos todo es malo:
Error medio en la sección de entrenamiento (60,0%) =0,000 (0,0%) nTrees=1 codResp=1
Error medio en la validación (20,0%) patch =0,706 (70,6%) nTrees=1 codResp=1
Error medio en la prueba (20,0%) plot =0,701 (70,1%) nTrees=1 codResp=1
Así que tiene sentido
Sugiero que se organice un concurso para los modelos de IR. Los modelos pueden ser cualquier cosa, incluso si son improvisados, no es el punto - lo principal es tener un elemento de aprendizaje / selección de pesos / optimización. Puedes jugar con las demos. Para no entrar en discusiones inútiles sobre lo que funciona y lo que no :)
La verdad nace en los argumentos)El problema es que mucha gente aquí se inclina por hacer afirmaciones sin fundamento -que todo esto es una tontería y que no va a funcionar, pero que no debería funcionar así, etc.- sin confirmar sus palabras con prácticamente nada. En otras palabras, una persona o bien sólo habla sin entender lo que dice, o bien lo entiende realmente y tiene resultados...
El problema es que mucha gente aquí es propensa a hacer afirmaciones sin fundamento: que todo esto es una tontería y que no funcionará, pero que no debería funcionar así y así... sin confirmar sus palabras con prácticamente nada. Es decir, una persona, o bien es sólo lenguaraz, sin entender de lo que habla, o bien lo entiende de verdad y tiene resultados...
Sugiero organizar un concurso de modelos de MO, los modelos pueden ser cualquier cosa, incluso hechos por uno mismo, no es el punto... lo principal es que habría un elemento de aprendizaje/selección de pesos/optimización. Puedes jugar con las demos. Para no entrar en discusiones inútiles sobre lo que funciona y lo que no :) Y enseguida quedará claro quién entiende realmente cómo se puede aplicar el IG en los mercados y quién sólo balbucea :)
Yo prefiero resultados prácticos y los sigo, por ejemplo pongo indicadores y Asesores Expertos que funcionan en el mercado y si su código es creado por el generador sin ninguna programación adicional, entonces es gratis.
No, sólo me refiero a que Michael es atacado, por ejemplo, que utiliza algunos Reshetov mierda ... pero no ofrecen un reemplazo y ni siquiera comprender plenamente :)
He comparado los modelos - da un menor porcentaje de errores en la muestra de prueba, ¿qué más necesito alguna prueba :) Al menos es mejor que maderas y simple mlp, y como aplicarlo ya es el 3er tema.
Luego hará un seguimiento impresionante y hará pedazos a todos los teóricos :D
No, sólo quiero decir que Michael es atacado, por ejemplo, que estaba usando un poco de mierda Reshetov ... pero no ofrecen un reemplazo y ni siquiera comprender plenamente :)
He comparado los modelos - da un menor porcentaje de errores en la muestra de prueba, ¿qué más necesito alguna prueba :) Al menos es mejor que maderas y simple mlp, y como aplicarlo ya es el 3er tema.
Luego hará un seguimiento impresionante y destrozará a todos los teóricos :D
¿Tal vez haya algo interesante en este sistema?
Si has descubierto este nuevo modelo, dime cómo elige las entradas correctas de entre 100, para alimentar a dos RNN (hay 8 entradas cada una, ¿verdad?). ¿Búsqueda completa de 8 de 100? ¿Con el cálculo de cada uno y la selección del mejor? ¿O la genética u otro tipo de selección?
No sé cómo se hace exactamente la selección, pero hay una regla, tan pronto como el modelo es reentrenado, hay una complicación del modelo. Con cualquier formación, el número de entradas es siempre diferente. Todo depende de la división del muestreo para el entrenamiento y la prueba por azar....
Este es el segundo día que el modelo cuenta..... Eso es lo que significa cuando se quita la basura de un set.... :-)
Si entiendes este nuevo modelo, ¿cómo selecciona las entradas correctas de entre 100 para alimentar dos RNN (hay 8 entradas cada una, ¿verdad?)? ¿Búsqueda completa de 8 de 100? ¿Con el cálculo de cada uno y la selección del mejor? ¿O la genética u otro tipo de selección?
Todavía no he averiguado cómo filtra los predictores poco informativos, estoy en proceso de reescribirlo en mkul
se necesitaría un dragón para reescribir y entender algo, por eso escribí 2 semanas como mínimo )