Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 413
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Sí, probablemente lo hicieron para que pudieras tener más de 2 clases... así que probablemente será más clustering y podrás usar otros métodos como k-means :)
En general, sugiero utilizar una sola neurona con una función de activación tanh, que tiene un área de definición de (-1;+1), para clasificar la compra/venta.
Menos datos y más evidentes.
SoftMax, sí puramente para la clasificación, donde el número de clases puede ser cualquiera. Recuerde la tarea de clasificar las flores del iris.
Y resultados por tanh (o alternativamente sin) son muy convenientes entonces para mostrar en el gráfico como un indicador.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
En la captura de pantalla, el gráfico inferior. El verde/rojo son señales de entrenamiento; el morado/azul son predicciones del modelo entrenado.
No entiendo en absoluto qué hacer con k-means... MS Azure lo tiene, pero como una solución ya hecha, pero aquí es sólo un motor y no está nada claro cómo interpretar sus resultados...
bueno, esto es para agrupar datos homogéneos, funciona sin maestro, es decir, el número de clases (clusters en este caso) no se conoce de antemano
En general, sugiero utilizar una sola neurona con una función de activación tanh, que tiene un área de definición de (-1;+1), para clasificar la compra/venta.
Menos datos y más evidentes.
SoftMax, sí puramente para la clasificación, donde el número de clases puede ser cualquiera. Recuerde la tarea de clasificar las flores del iris.
Y resultados por tanh (o alternativamente sin) son muy convenientes entonces para mostrar en el gráfico como un indicador.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
En la captura de pantalla, el gráfico inferior. Verde/rojo - señales de entrenamiento, púrpura/azul - predicción basada en el modelo entrenado.
¿No es insuficiente 1 neurona si la muestra es grande? )
¿No es suficiente una neurona si la muestra es grande? )
Perdón, me refería a la capa de salida. =)
Perdón, me refería a la capa de salida. =)
Hice una rejilla en alglib con salida lineal, pero con limitación de rango de -1 a 1, y todavía se sale ocasionalmente del rango después de entrenar con nuevos datos,
así que estoy pensando en añadir softmax ahora
Hice una rejilla en alglib con una salida lineal, pero con un límite de rango de -1 a 1, y todavía ocasionalmente se sale del rango después de aprender nuevos datos,
así que estoy pensando en añadir softmax ahora
si se sale de los límites, puede considerarse una muy buena señal = 150% ))
Sí, a veces en lugar de 0,1 puede haber 1, tal vez porque los valores se normalizan de manera diferente en la formación y luego en el proceso de negociación, las muestras son diferentes
Bueno, es para agrupar datos homogéneos, funciona sin maestro, es decir, el número de clases (clusters en este caso) no se conoce de antemano
¿Por qué no se sabe? El número de clusters a dividir - establecido al inicio como valor de entrada: K - número deseado de clusters, K>=1
Supongamos que he dividido los datos en 4 grupos, ¿qué debo hacer con ellos?
Hice una rejilla en alglib con una salida lineal, pero con un límite de rango de -1 a 1, y todavía se sale ocasionalmente del rango después de entrenar con nuevos datos,
así que estoy pensando en añadir softmax ahora