Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 974
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Añadiré que no es para discutir
https://www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html
Parece que si se busca un software de investigación, la elección sería Python, como el más evolucionado.
Mi software no está ni siquiera en el sótano de la lista). Pero las siguientes tareas, obviamente, ya no puede manejarlas.
Hay otro que se está desarrollando rápidamente:RapidMiner. Tendré que ver qué tipo de herramienta es.
Pero ahora por fin han hecho lo que prometieron allá por 2017: pagos basados en la reputación. La ventana deslizante da un punto por cada vivo<0,693 para los últimos 20 torneos. El número de puntos es la reputación, máximo=20. Récord actual en mi opinión = 9. Los concursantes con mayor reputación recibirán un premio en metálico incluso sin apilamiento.
Sí, vi una carta de ellos que recuerdo que era 0,1NMR por ronda (vivo<0,693), si no me equivoco...
Parece que si se busca un software de investigación, la elección sería Python, como el más evolucionado.
Mi software no está ni siquiera en el sótano de la lista). Pero es evidente que no puede realizar las siguientes tareas.
Hay otro que se está desarrollando rápidamente:RapidMiner. Tendré que ver qué tipo de fallo es.
RapidMiner tampoco es una aplicación gratuita.
RapidMiner es una aplicación y no creo que sea gratuita.
Sí, ya lo he buscado. Es como el LabView o el VisSim de NI. De pago: la configuración mínima es de 10 tonos de verde al año.
Me pregunto por qué puede ocurrir esto.
Usando DNN Darch, backpropagation, dropout.
Época: 16 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 41,69% (2668/6400)
Época: 17 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 31,87% (2040/6400)
Época: 18 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 32,09% (2054/6400)
Época: 19 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 39,55% (2531/6400)
Época: 20 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 38,02% (2433/6400)
Época: 21 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 49,89% (3193/6400)
Época: 22 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 50,56% (3236/6400)
Época: 23 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 45.56% (2916/6400)
Así que toma una red bien entrenada del paso 17 y la degrada en el paso 21.
Lo tengo.
No funcionó:dropout puso una nueva máscara en cada época, voy a cambiar a cada miniBatch - debe mejorar
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 45,11% (2887/6400)
Época: 10 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 34,92% (2235/6400)
Época: 11 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 30,16% (1930/6400)
Época: 12 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 45,28% (2898/6400)
Época: 13 de 100
Error de clasificación en el conjunto del tren: 39.56% (2532/6400)
SanSanych Fomenko:
A diferencia de la clasificación R, hay algunos matices que entender en la clasificación de Python:
La situación con Python 2.7 es la misma que con MQL4. Así que para un nuevo proyecto no hay elección de versión - se toma Python 3.
Jython, Pypy, Iron-python, etc. - son intérpretes de Python para otros lenguajes de programación, no versiones del propio Python. Gracias a estos intérpretes, Python está ahora metido en todas partes.
La versatilidad es una gran ventaja, ya que no es un dominio específico.
La situación con Python 2.7 es la misma que con MQL4. Así que para un nuevo proyecto no hay elección de versión - toma Python 3.
Jython, Pypy, Iron-python, etc. - son intérpretes de Python para otros lenguajes de programación, no versiones del propio Python. Es gracias a estos intérpretes que Python se mete ahora en todas partes.
La universalidad es un gran punto a favor porque no tiene que depender de la zona.
He hecho mi elección de forma bastante consciente, porque considero que Python está por debajo de R.
Pero no estoy en contra de Python - si alguien quiere hacerlo, que lo haga; además, apoyo ese deseo de dedicarse a Python, porque Python es necesario para implementar bloques de toma de decisiones en los Asesores Expertos, que (bloques) son difíciles/complicados/imposibles de implementar en µl. Pero estoy muy interesado en ampliar dicha comunidad, sobre todo si realmente van a mostrar al menos pruebas de EAs que utilizan Python. Eso no es un problema con R.
Realización de objetivos contratendencia, es decir, ver si habrá un beneficio al abrir por encima/por debajo de la MA cuando el precio toque la MA.
Resultados fuera de la muestra de entrenamiento.
Bueno, el 30% de las tendencias parecen confirmarse, por lo que no está claro cómo obtener beneficios.
Sobre todo si aquí se muestran las pruebas reales de los EAs que utilizan Python. Con R este problema no existe.
He mostrado pruebas de dicha TS varias veces. No en Python, sino en otro software. Con Python, si hay un TS, tampoco habrá problemas.
Tampoco hay problemas con R - hice TC en R y lo probé. Pero R en sí mismo no se me ha pegado, parecía ser más práctico con otro software - SciLab (no sólo está en Top, sino también en el sótano)).
En mi opinión, estás dramatizando la situación, reduciéndola a la insustituibilidad de R. Por cierto, yo tampoco tengo nada en contra de R, e incluso lo uso ocasionalmente.
He hecho mi elección, y bastante conscientemente, porque considero que Python es un subdesarrollo comparado con R.
Pero no estoy en contra de Python - los que quieran aprenderlo, que lo hagan, además apoyo ese deseo de aprender Python, porque Python es necesario para implementar bloques de toma de decisiones en los EAs, que (bloques) son difíciles/complicados/imposibles de implementar en µl. Pero estoy muy interesado en la expansión de dicha comunidad, especialmente si realmente van a mostrar al menos pruebas de EAs que utilizan Python. Con R este problema no existe.
Un lenguaje de programación es sólo una herramienta para resolver problemas. Un programador no debe estar atado a un determinado lenguaje. Las herramientas cambian, evolucionan y desaparecen constantemente.
Para mí, aprender un nuevo lenguaje en el nivel de entrada es descargar el "lenguaje de referencia" o la "especificación del lenguaje" (los lenguajes normales tienen esta documentación en el sitio web oficial) e implementar una tarea sencilla en el lenguaje aprendido. Sólo después podrá evaluar la sintaxis y las posibilidades del lenguaje de programación.
Hay un montón de enlaces Python+MQL5 en Github. Tal vez cree el mío propio...
El lenguaje de programación con el que empezaron muchas personas fue PHP. Cuando sólo se conoce un idioma, parece que es bueno. Durante mucho tiempo no pude entender por qué a los programadores profesionales no les gusta PHP, hasta que aprendí C# y Java. Ahora puedo afirmar definitivamente que PHP es terrible en la sintaxis y la biblioteca.
Ahora mismo Python es mejor que R. Si la R mejora mañana, volveré a ella, pero todavía no...