Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 909

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Mihail Marchukajtes:

No sé... Doc también dio todos los códigos de MKUL para que el modelo pueda ser utilizado directamente en MT. Lo único que no me ha gustado de elmnn es que no importa cuántas veces lo haya entrenado, siempre me da el mismo resultado en la EPO. Así que, no importa cuántas veces lo entrene, siempre da el mismo resultado :-) Pero el trabajo no ha hecho más que empezar y necesito más pruebas para tener un veredicto seguro...

Oh, que ese sea el lema de este hilo :))

 
Mihail Marchukajtes:

No. Pero escribí un script que carga todo en Excel y luego hago mi magia allí. No puedo darte el guión porque es mi cerebro.... Bueno, he hecho una cosa muy original. No sé cómo estimas los predictores, pero el resultado es una tabla muy legible para el análisis posterior... Eso es...

Comprendo la imposibilidad de darte un guión.

Lo que no entiendo es por qué sólo puedo darle 0 y 1 en los predictores. ¿Qué modelos admite (árbol/bosque/NS)?

 
Maxim Dmitrievsky:

Oh, que ese sea el lema de este hilo :))

Este lema no lo he inventado yo. Lo escuché por primera vez de Leonid Velichkovsky. Un tipo bastante conocido en nuestros círculos. Le entrevistaron aquí y estuvimos juntos en un laboratorio cerrado. Había unas 20 personas, era un foro cerrado del Club NeuroBord. Un foro cerrado en algún tipo de alojamiento gratuito. Creo que sigue funcionando, sólo que me da pena haber borrado los marcadores donde estaba enlazado. He estado pensando en ello recientemente. Pensé en comprobarlo. Y sí, Leonid era el cantante del grupo Technology, pero probablemente Maximka nunca haya oído hablar de él. Sólo era un niño..... Todo el tiempo se reían de él, "Aprieta el botón, tendrás un resultado y tu sueño se hará realidad" de buena fe, por supuesto....

 
Mihail Marchukajtes:

Este lema no lo he inventado yo. Lo escuché por primera vez de Leonid Velichkovsky. Un hombre muy conocido en nuestros círculos. Fue entrevistado aquí y estuvimos juntos en un laboratorio cerrado. Había unas 20 personas, era un foro cerrado del Club NeuroBord. Un foro cerrado en algún tipo de alojamiento gratuito. Creo que sigue funcionando, sólo que me da pena haber borrado los marcadores donde estaba enlazado. He estado pensando en ello recientemente. Pensé en comprobarlo. Y sí, Leonid era el cantante del grupo Technology, pero probablemente Maximka nunca haya oído hablar de él. Sólo era un niño..... Todo el tiempo se reían de él, "Aprieta el botón, obtendrás el resultado y tu sueño se hará realidad" de buena fe, por supuesto....

Como si no me hubiera enterado, he oído hablar de la banda. Vaya, donde van las raíces, bueno la expresión es como todas sus canciones, si :) (es una broma)

 
Aleksey Vyazmikin:

Entiendo lo de no poder dar el guión.

Lo que no entiendo es por qué sólo puede dar 0 y 1 en los predictores? ¿Qué modelos admite (árbol/bosque/NS)?

¿En qué predictores? Escribí que es un requisito para el objetivo. Haces una tabla donde en las columnas tienes predictores y en la última tienes un objetivo de 0 y 1. Cuando calcule la tabla te dirá qué predictores contienen poder predictivo al objetivo. He mejorado considerablemente la calidad de los modelos después de este tratamiento. Esto fue a principios de marzo, así que muchas gracias y felicitaciones a Doc por ello).

 
Mihail Marchukajtes:

No sé... Doc también dio todos los códigos de MKUL para que el modelo pueda ser utilizado directamente en MT. Lo único que no me ha gustado de elmnn es que no importa cuántas veces lo haya entrenado, siempre me da el mismo resultado en la EPO. Así que, no importa cuántas veces lo entrene, siempre da el mismo resultado :-) Pero el trabajo acaba de empezar y necesitamos más pruebas para obtener un veredicto seguro...

Eso es imposible por definición. Cada vez que se ejecuta la red neuronal ELM, ésta genera una red con pesos generados aleatoriamente y no utiliza ningún backprop. Lea la descripción de este modelo específico de red neuronal.

Si tu red neuronal no cambia, debes haber cometido un error en alguna parte.

 
Vladimir Perervenko:

Esto no puede ser así por definición. Cada ejecución de la red neuronal ELM genera una red con pesos iniciados aleatoriamente y no utiliza backprop. Lea la descripción de este modelo específico de red neuronal.

Si tu red neuronal no cambia, debes haber cometido un error en alguna parte.

Esa es la cuestión, el traspaso del modelo desde P se hace guardando pesos y cada vez son SIEMPRE diferentes. Pero cuando pongo cuatro pesos diferentes en los modelos, el resultado es el mismo para todos ellos. Me refiero a las señales. El doctor dice que es por los datos que estoy usando, no creo que me haya dado un código equivocado o que haya hecho algo mal con él pero es un hecho....

 
Mihail Marchukajtes:

¿Qué predictores? Escribí que es un requisito para el objetivo. Haces una tabla donde en las columnas tienes predictores y en la última tienes un objetivo de 0 y 1. Cuando calcule la tabla te dirá qué predictores contienen poder predictivo al objetivo. He mejorado considerablemente la calidad de los modelos después de este tratamiento. Así es como empezó mi ascenso en el trading, a principios de marzo, así que muchas gracias Doc por ello :-)

Sí, me equivoqué. Me refería al objetivo, pero encaja bien.

Pero, no entiendo muy bien la respuesta, mirando el registro como una oveja en una puerta nueva - ¿es el registro del script y no del paquete en sí?

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Teorías y prácticas del aprendizaje automático

Mihail Marchukajtes, 2018.05.14 11:49

forexFeatures<-forexFeatures1[i:n_rw,1:n_enter+1]
set.seed(1234)
#designTreatmentsC  подходит только для классификации с двумя классами
treatmentsC <- designTreatmentsC(dframe = forexFeatures,
                                varlist=colnames(forexFeatures)[-ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с предикторами (тут - все кроме последней колонки)
                                 outcomename = colnames(forexFeatures)[ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с таргетом (тут - последняя колонка)
                                 outcometarget = "1") #текст  или цифра одного из классов
#обработка,  сортировка результата
treatmensC_scores <- treatmentsC$scoreFrame[order(treatmentsC$scoreFrame$sig),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[!duplicated(treatmensC_scores$origName),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[,c("origName","sig")] 
treatmensC_scores$is_good <- treatmensC_scores$sig <= 1/nrow(forexFeatures)
treatmensC_scores

De todos modos, es así. Pero se trata de una evaluación para la clasificación de objetivos en la que sólo hay 0 y 1. Para la regresión es diferente...


 
Mihail Marchukajtes:

Esa es la cuestión, transferir un modelo desde P se hace guardando los pesos y estos son SIEMPRE diferentes cada vez. Pero cuando pongo cuatro modelos de diferentes pesos, todos tienen el mismo resultado. Me refiero a las señales. El médico dice que es por los datos utilizados, no creo que me haya dado un código defectuoso o que haya hecho algo mal con él, pero es un hecho....

Una vez más, esto no puede ocurrir en principio. Repita el experimento con sus datos P en más de 100 modelos ELM y no encontrará dos resultados idénticos. Busca el error.

Buena suerte

 
Vladimir Perervenko:

Una vez más, esto no puede ser el caso en principio. Repita el experimento con sus datos en P en más de 100 modelos ELM y no encontrará dos resultados idénticos. Busca el error.

Buena suerte

Sí, yo también sé que se ve raro, pero vamos a ver cómo va. Maldita sea, hay una foto que quiero mostrarte, pero no la encuentro. Pero encontré tanta basura de esa época, y lo principal son todas las redes, todo alrededor de adones y pilas neuronales, que simplemente lloré. Te mostraré una imagen ...

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