Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1268

 
Alexander_K2:

:))) Que el nieto Kesha y su pochekan Aliosha piensen y cuenten toda la historia aquí, como en el Juicio Final. Y convertiré sus mandamientos en moneda. ¡Bonito!

Internet es una gran aldea en la que el boca a boca se propaga rápidamente, por lo que las referencias frecuentes a la acumulación
(las referencias a acumulado es un pueblo grande donde todo se propaga rápidamente por el boca a boca. Por eso la mención frecuente de acumulado ha llevado a la creación de pavo por parte de los hindúes y los lloriqueos de nuestro Mesías sobre la salvación de las almas por rl no dejaron indiferente al autor de este hilo))
medium.com/@alexeybnk/mejorando-q-aprendiendo-agente-comercializando-acciones-agregando-recursos-y-recompensa-formando-b9e0ee095c8b

 
Vizard_:

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Vizard_:
Aleksey Vyazmikin
Alesha, no rejilla y parámetros, sino hiperparámetros por rejilla, aleatoriamente o etc. Pero hay que pensar en cómo validar,
Pero hay que pensar cómo validar (si es necesario), no sólo al azar y con qué, de lo contrario el juego no vale la pena...

Señor, ¿cuál es la diferencia entre parámetros e hiperparámetros en este terrario? El nombre de la biblioteca sería apropiado para informar...

Tengo el objetivo de probar el rendimiento de la GPU en python y en la línea de comandos en tamaños de modelos pequeños - 10-30 árboles de catbustos.

 
elibrarius:

Sí. Y duplicar en DFSplitR para que el andamiaje de regresión también tenga la misma funcionalidad

poner diferentes valores

qcnt=15;

qmin=1;

qmax=5;

etc., el tamaño del archivo no cambia, el error tampoco parece tener mucho efecto.

Quizás no lo entiendo bien, porque no tengo tiempo para
 

La adición adecuada de ruido a RL iguala el resultado en la traza con OOS, añadiendo ruido a la sección de la traza también, por supuesto. Siguiendo el ejemplo de ese artículo de DQN, pero lo he implementado incluso antes

https://habr.com/ru/post/436628/

Por supuesto, se pasó con la onda sinusoidal, una frase demasiado simple para el aprendizaje, pero para buscar errores en la lógica, está bien.

interesante cómo añadir células LSTM "con tus propias manos", tendré que hacer una lluvia de ideas


Улучшение агента на основе Q-Learning, торгующего stocks, путем добавления рекуррентности и формирования наград
Улучшение агента на основе Q-Learning, торгующего stocks, путем добавления рекуррентности и формирования наград
  • habr.com
Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию ещё один перевод моей новой статьи с медиума. В прошлый раз (первая статья) (Habr) мы создали агента на технологии Q-Learning, который совершает сделки на имитированных и реальных биржевых временных рядах и пытались проверить, подходит ли эта область задач для обучения с подкреплением. В этот раз мы...
 
RNN y LSTM están de moda ahora, ¿alguien los ha probado en Metatrader? Se supone que son útiles porque trabajan con secuencias, que es exactamente lo que representan las series temporales de precios, mientras que la regresión convencional, que es el "caballo de batalla de la econometría", sólo trabaja con una distribución normal con nubes de puntos gaussianos.
 
Maxim Dmitrievsky:

establecer diferentes valores

qcnt=15;

qmin=1;

qmax=5;

etc., el tamaño del archivo no cambia, el error no parece tener mucho efecto.

Tal vez no lo entendí bien, ya que no tengo tiempo para
También puede serializar no a archivos de texto, sino a archivos binarios a través de FileWriteStruct. Creo que los archivos serán más compactos y el procesamiento será más rápido.
Antes de escribir los datos, puedes convertirlos a
Float, si no necesitas la doble precisión (no lo creo).
Probablemente lo haré yo mismo, cuando surja la necesidad.
 
Vasily Perepelkin:
Tengo una buena idea para usar RNN y LSTM, ¿alguien los ha probado en Metatrader? Por idea deben ser útiles, porque trabajan con secuencias, que son exactamente las series temporales de precios. La regresión ordinaria, que es "un caballo de trabajo de la econometría" sólo funciona con distribución normal con nubes de puntos gaussianas.

Utilice la biblioteca R.mqh y las bibliotecas keras/tensorflow, ya sea desde R o Python. No hay ningún problema y se dispone de una funcionalidad completa y de muchos ejemplos para todos los gustos.

Buena suerte

TensorFlow for R
  • J.J. Allaire
  • tensorflow.rstudio.com
Documentation for the TensorFlow for R interface
 
Vladimir Perervenko:

Utilice la biblioteca R.mqh y las bibliotecas keras/tensorflow quieren de R quieren su Python. No hay problema y la funcionalidad completa está disponible.

Buena suerte

Vladimir, si tienes seguimiento, envíame el enlace en tu mensaje personal.
 
Renat Akhtyamov:
Vladimir, si tienes seguimiento, envíame un enlace en tu mensaje personal.

No controlo la mía, no conozco la de los demás. El artículo citado anteriormente no tiene suficiente información para ser reproducible y el código es demasiado complicado. Creo que todo se puede implementar con capas estándar de los paquetes, sin usar R6.

Buena suerte