Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2486

 
JeeyCi #:

Mihail Marchukajtes

- ¿puede decirme qué multiplicadores tiene en los Clasificadores en la variable de doble decisión son pesos...?

ah, estos son probablemente fijados inicialmente, que en el proceso de aprendizaje son luego auto-sintonizados por el NSET ... es decir, inicialmente, probablemente, al azar... (¿pero hay alguna lógica al menos en sus signos?)...

pero la cuestión de la lógica de las operaciones en las funciones y las constantes (¿por qué son exactamente así y las funciones por qué son exactamente así?

 

"Ehhh... Si sólo alguien ayudara..." ©

Me pueden decir qué algoritmo se puede utilizar para separar estas tres clases, sobre todo me interesa la clase marcada en azul. Este perro está dividido en dos partes separadas y desgraciadamente no sé cómo dividir el marcado del objetivo, para separar la parte derecha de la izquierda. ¿Tal vez pueda aconsejar algo?


 
iwelimorn #:

"Ehhh... Si sólo alguien ayudara..." ©

Me pueden decir qué algoritmo se puede utilizar para separar estas tres clases, sobre todo me interesa la clase marcada en azul. Este perro está dividido en dos partes separadas, y desgraciadamente no sé cómo separar el marcaje del objetivo, para separar la parte derecha de la izquierda. ¿Tal vez pueda darme algún consejo?


A ojo, separados por dos líneas rectas.

 
A juzgar por la imagen, cualquier algoritmo de clasificación servirá
 
JeeyCi #:

Mihail Marchukajtes

Me he animado a mirar tu código (a menudo hay más verdad en el código que en todos los libros de texto) - ¿puedes decirme qué son esos multiplicadores en tus clasificadores en la decisión doble variable - son pesos?... y ¿cómo los encontraste originalmente? es decir, ¿por qué exactamente esos?

o mejor aún, comente por favor - qué variables toma, y el código de la función

Gracias por adelantado.

p.d.

1. Veo que utilizas la sigmoide (en forma de S) como función de activación... es "a menudo utilizada como función de compresión"...

2.

¿tal vez uno cuadrado sería mejor?

Así es, escribes la solución de la red, si la escribes de otra manera quedaría así.

double decision=1.5260326743246075*x0-0.13861638107404117 * sigmoid(x0)-0.06391652777916389 * sigmoid(x2)-0.44591870340615364 * sigmoid(x0 + x2)+0.14661031327032664*sigmoid(x3)-0.024191375335575492*sigmoid(x0+x3);

Se llama polinomio en matemáticas, el coeficiente multiplicado por el valor de la entrada más otro coeficiente multiplicado por la función de activación con los valores de otra entrada o con la suma de los valores de las entradas como se muestra a continuación, menos el coeficiente y así sucesivamente...... Como resultado obtenemos un número por encima o por debajo de cero, que corresponde a una u otra clase, pero para los sistemas de IA se aplica el método de clasificación de tendencias, cuando además de "Sí", "No" aparece la respuesta "No sé". Esto se consigue utilizando dos NS en un sistema de IA, el llamado comité. Sorprendentemente, el comité en sí mismo no mejora mucho la calidad del modelo general. Es decir, hacer un comité de 5 o más modelos no tiene sentido, pero dos modelos es lo mejor, el efecto de mejorar la formación sigue presente.

Este código

double x0=2.0 *(v0+327.0)/650.0-1.0;

Normaliza el valor de entrada, esto es una normalización interna y técnica para el polinomio antes de introducirlo directamente en la ecuación. La propia normalización hace una reducción de rango. Es decir, no cambia la relación de la serie y la propia serie parece un original perfecto, pero después de esta normalización, empieza a estar en el rango del máximo del mínimo de la serie actual. En general, la reducción a la gama.

¡En cuanto a la función de activos sí hay su código esto se refiere a que la solución no era lineal en cada neurona! Básicamente se trata de una neurona de la red.

-0.13861638107404117 * sigmoid(x0)
No es difícil calcular que este polinomio tiene 6 neuronas y utiliza 4 entradas
 
JeeyCi #:

Mihail Marchukajtes

2.

¿Quizás sería mejor al cuadrado?

Al cuadrado, obtenemos la velocidad de cambio, lo rápido que ha cambiado la variable, mientras que la diferencia simple nos dará el grado de cambio, es decir, el valor real de cuánto ha cambiado la sonrisa. Por eso hablo de la sonrisa y todavía no puedo hacerlo. En Ubuntu mi oficina me ha estropeado el sistema y no puedo arrancar desde él. Creo que está relacionado con la actualización de mi sistema a través de DDE y la escritura y la he jodido mucho cuando he tenido problemas con el arranque, pero he tenido suerte y de alguna manera he conseguido arrancar y arreglarlo. Los sistemas Linux son más potentes en cuanto a recuperación que Windows. Mientras que windows tiene un 5-10% de posibilidades de recuperación, linux tiene un 30-40% de posibilidades de ser recuperado. Yo respetaba a linux hace un par de años y lo sigo haciendo :-)

En general, trate de hacer el menor número posible de cambios matemáticos en los datos utilizados, el máximo más para la integración, minutos para averiguar no sólo el signo del cambio, sino también el grado en que este cambio se hizo, eso es probablemente todo, y luego normalizar, escala, etc.
 
iwelimorn #:

"Ehhh... Si sólo alguien ayudara..." ©

Me pueden decir qué algoritmo se puede utilizar para separar estas tres clases, sobre todo me interesa la clase marcada en azul. Este perro está dividido en dos partes separadas, y desgraciadamente no sé cómo separar el marcaje del objetivo, para separar la parte derecha de la izquierda. ¿Tal vez pueda aconsejar algo?


Si no se puede crear un objetivo utilizando el código, cuando no hay reglas claras para recogerlo y tenemos que descubrirlo. Más concretamente, para saber si un vector pertenece o no al punto azul, en ese caso deberíamos utilizar NS donde no se necesita ningún objetivo, como los mapas auto-orgonizantes de Kohonen o algo así. Hay tipos de redes que no necesitan objetivo, pero después del entrenamiento dan a conocer cuántas clases hay en la muestra, es decir, cuántos grupos se pueden dividir en la muestra de entrenamiento. O puede forzar este parámetro. Si sabes con seguridad que tienes 4 grupos, entonces fuerza la muestra en 4 clases, encuentra el azul y compruébalo....
 
iwelimorn #:

"Ehhh... Si sólo alguien ayudara..." ©

Me pueden decir qué algoritmo se puede utilizar para separar estas tres clases, sobre todo me interesa la clase marcada en azul. Este perro está dividido en dos partes separadas, y desgraciadamente no sé cómo separar el marcaje del objetivo, para separar la parte derecha de la izquierda. ¿Tal vez pueda aconsejar algo?


Envíame los datos y lo intentaré.
 
mytarmailS #:
Enviar datos, voy a probarlo

¡¡¡También quería ofrecerme a probarlo!!!

 
Mihail Marchukajtes #:

Por eso hablo de la sonrisa y todavía no puedo hacerlo.

Por cierto sí, su dinámica cambiante sería más interesante (con una afirmación sobre qué opciones se están encareciendo/disminuyendo debido a la demanda, supongo) - como alternativa se podría utilizar la línea de pendiente (elasticidad) sobre +/-Delta igual de la huelga central (mejor específicamente de seattle Fut por regresión lineal)... imho (para simplificar los cálculos)... pero al estimar a través de la elasticidad la contribución de rt debería ser neutralizada de alguna manera... y/ o estudiar la serie a través de dt - para que la asimetría de la variable rt (%*días hasta exp.) no distraiga ... es exponencial después de todo

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Sigo pensando en el modelo de la tela de araña (c59) (en el contexto de la búsqueda del equilibrio/desconcentración)... la matemática del modelo me asusta

Mihail Marchukajtes #:
En
general, trate de hacer el menor número posible de cambios matemáticos en los datos utilizados, máximo más para la fusión, menos para averiguar no sólo el signo del cambio, sino también el grado en que el cambio es fuerte, eso es probablemente todo, y luego normalizar, escala, etc.

Gracias... Lo intentaré, porque solía dividir todo automáticamente para obtener el ratio (por ejemplo, Ratio Call-Put por precio y/o volumen)... realmente, aparentemente hay otras operaciones en matemáticas - sólo para modelar horizontalmente (aka por dt) para trazar la dinámica

Дыхта В.А. Динамические системы в экономике. Введение в анализ одномерных моделей
  • www.studmed.ru
Учебное пособие. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2003. - 178 с. Учебное пособие представляет собой вводный курс по теории и экономическим приложениям динамических систем. В нем дается представление о моделировании динамических процессов в дискретном и непрерывном...