Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1623

 
Farkhat Guzairov:

¿Hay un monitor de cuentas?

No, el comercio acaba de empezar y aún no ha arrancado, porque todavía se está probando la fiabilidad de la máquina a pleno rendimiento. De hecho, debido al hecho de que los futuros termina hoy, por lo que para la última semana o dos, la cotización funciona puramente técnica y cualquier sistema comienza a trabajar, incluso tan. Mañana cambiaremos a un nuevo futuro. Al principio de la cita las cosas siempre van mal, veremos allí...
 
Mihail Marchukajtes:
No, las operaciones acaban de empezar y aún no se han puesto en marcha porque se está probando la fiabilidad de toda la máquina. De hecho, debido al hecho de que los futuros termina hoy, por lo que la última semana o dos de la cotización funciona puramente técnica y cualquier sistema comienza a trabajar, incluso so-so. Mañana cambiaremos a un nuevo futuro. Al principio de la cita las cosas siempre van mal, veremos allí...

Ya veo, yo también estoy en la prueba, pero está tardando mucho ))). No hay imágenes de flechas por el momento, sólo hay esta (beneficio en pips).


Por supuesto, puede ser sólo una coincidencia)).

 
Evgeny Dyuka:
No es así...
Un modelo (una red neuronal) no da el resultado correcto. Puede aprender algo, pero no es suficiente. Por eso hago 20-25 modelos con diferentes entradas. Ahora tengo 25 modelos señalando al mismo tiempo, y sus opiniones se consideran con cierto peso en la previsión final. El cálculo de un modelo tarda entre 0,5 y 0,7 segundos, lo que supone un total de 15-20 segundos, además de tener que preparar la fecha de entrada para 25 modelos, lo que supone mucho trabajo por cada minuto)) La respuesta puede reducirse a 1-3 segundos si utilizo correctamente el multithreading en python, pero aún no lo he hecho.
Entreno los modelos por separado, en modo normal, es decir, el conjunto de datos se recoge a partir de un período de historia de un año y luego se entrena como de costumbre.

¿Cuál es el objetivo?

 
Evgeny Dyuka:
No es así...
Un modelo (una red neuronal) no da el resultado correcto. Puede aprender algo, pero no es suficiente. Por eso hago 20-25 modelos con diferentes entradas. Ahora tengo 25 modelos señalando al mismo tiempo, y sus opiniones se consideran con cierto peso en la previsión final. El cálculo de un modelo tarda entre 0,5 y 0,7 segundos, lo que supone un total de 15-20 segundos, además de tener que preparar la fecha de entrada para 25 modelos, lo que supone mucho trabajo por cada minuto)) La respuesta puede reducirse a 1-3 segundos si utilizo correctamente el multithreading en python, pero aún no lo he hecho.
Entreno los modelos por separado, en modo normal, es decir, el conjunto de datos se recoge a partir de un período de historia de un año y luego se entrena como de costumbre.
Parece que estás entrenando a una modelo cada minuto. Normalmente se tarda una milésima de segundo en obtener el resultado del modelo entrenado.
 
elibrarius:
Parece que estás entrenando a una modelo cada minuto. Un modelo entrenado suele tardar una milésima de segundo en producir un resultado.
Hay diferentes modelos y diferentes hardware. ¿Miles de segundos?
 
Evgeny Dyuka:
Los bosques y los impulsos son muy rápidos. Las redes neuronales son un poco más lentas.
 
mytarmailS:

¿cuál es el objetivo?

sin objetivo, todos iguales
 
Evgeny Dyuka:
sin objetivo, todos iguales

¿Qué quieres decir? ¿Qué es Y?

 
Evgeny Dyuka:
No es así...
Un modelo (una red neuronal) no le da los resultados que necesita. Puede aprender algo, pero no es suficiente. Por eso hago 20-25 modelos con varias entradas. Ahora tengo 25 modelos señalando al mismo tiempo, y sus opiniones se consideran con cierto peso en la previsión final. El cálculo de un modelo tarda entre 0,5 y 0,7 segundos, lo que supone un total de 15-20 segundos, además de tener que preparar la fecha de entrada para 25 modelos, lo que supone mucho trabajo por cada minuto)) La respuesta puede reducirse a 1-3 segundos si utilizo correctamente el multithreading en python, pero aún no lo he hecho.
Entreno los modelos por separado, en modo normal, es decir, el conjunto de datos se recoge a partir de un período de historia de un año y luego se entrena como de costumbre.

Hmm, "0,5-0,7 segundos de cálculo" es demasiado para MLP, ¿quizás se enseña y luego se calcula, en pequeños conjuntos de datos con una ventana deslizante?

Tomémoslo en orden:

1 ¿Cuáles son los datos brutos (ticker(s), marco temporal)?

2 ¿Cuál es el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento (1k,10k,100k...)

3 Qué tipo de características

4 Cuáles son los objetivos

5 ¿Qué tipo de red?


suficiente para empezar...

 
Kesha Rutov:

Hmm, "0,5-0,7 segundos de cálculo" es demasiado para MLP, ¿quizás se enseña y luego se calcula, en pequeños conjuntos de datos con una ventana deslizante?

Vayamos por orden:

1 ¿Cuáles son los datos brutos (ticker(s), marco temporal)?

2 ¿Cuál es el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento (1k,10k,100k...)

3 Qué tipo de características

4 Cuáles son los objetivos

5 ¿Qué tipo de red?


es suficiente para empezar...

Y también deberías encender la lámpara en tus ojos))