Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2314

 

Ha salido el 2º libro de López De Prado, el primero me gustó. El segundo promete ser no menos interesante

 
Vladimir Perervenko:

¿Cómo lo has conseguido?

¿Cuál es la dimensión de salida?

Al pronosticar la red, saco los estados de los pesos en las capas, las capas como matrices, hago un conjunto de datos de las matrices y lo envío a "youmap". La salida es de 2 dimensiones.

redes del paquete "neuralnet"
 
mytarmailS:

al pronosticar una red, saco los estados de los pesos en las capas, las capas como matrices, de las matrices hago un conjunto de datos y en un "youmap". La salida es de 2 dimensiones.

redes del paquete "neuralnet"

Ya veo. ¿Cuál es la idea?

Tiene sentido dividir los datos de entrenamiento en partes y utilizar partes no intersectadas al entrenar cada capa de la red neuronal. (idea de Winwector).No lo he probado, pero dicen que es útil.

Buena suerte

 
Vladimir Perervenko:

Ya veo. ¿Cuál es la idea?

Tiene sentido dividir los datos de entrenamiento en partes y utilizar las partes no superpuestas al entrenar cada capa de la red neuronal. (idea de Winwector).No lo he probado, pero dicen que es útil.

Buena suerte

Mi idea era la siguiente

1) Entrenar la red neuronal en algunas acciones, que sea bye/seat.

2) la red sobre los nuevos datos cometerá muchos errores

3) Quería agrupar los patrones en las capas de la red para ver si podía distinguir las decisiones erróneas de la red de las correctas observando los patrones que se producen en la red durante el procesamiento de la señal...

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Vladimir, ¿sabes si hay algún paquete en R-ka, donde pueda interactuar con los gráficos, por ejemplo, para poder seleccionar un área en un gráfico con el ratón y obtener los parámetros del área seleccionada en el código

 
Una red neuronal está aprendiendo a operar en el mercado real.
Esta es una pequeña cuenta real en BitMEX.
El bot entra en las señales neurales públicas y se cierra por sí mismo, de forma totalmente automática.
Postura máxima no más del 30% de la depo.
***

Ahora la versión inicial más fácil, sin paradas, a la espera de cuando se agote ))
 
Evgeny Dyuka:
Una red neuronal está aprendiendo a operar en el mercado real.
Esta es una pequeña cuenta real en BitMEX.
El bot entra en las señales de las neuronas públicas y se cierra por sí mismo, de forma totalmente automática.
Postura máxima de no más del 30% de la depo.
***

Ahora la inicial es la versión más fácil, sin paradas, esperando cuando se agote))
No sé dónde está el enlace para controlar la cuenta.
 
Evgeny Dyuka:
y ¿dónde ha ido a parar el enlace de control de cuentas?

Al parecer, el bot elimina los enlaces. A juzgar por la rapidez.

 
Valeriy Yastremskiy:

Al parecer, el bot elimina los enlaces. A juzgar por la rapidez.

El robot lo habría retirado enseguida, pero se quedó allí durante diez minutos.

Sé quién es este bot))

 

Nuevas características del catbusto

la predicción de la incertidumbre es interesante, similar al Active Lerning sobre el que escribí un artículo


 
Pero lo explican de tal manera que es más fácil preguntar a los Napoleones del manicomio