Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2772
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¿por qué? porque la fórmula es muy sencilla. ¿qué podemos decir de la compleja relación en el mercado de divisas?)
¿cómo hacer que este algoritmo muestre buenos resultados en OOS?
¿No sería la mejor solución optimizar el número de neuronas, capas y tipos de funciones (unas en la primera, otras en la última) de activación en el probador de estrategias? ¿Y utilizar la retropropagación del error como cambio de pesos?
He decidido probar la idea. Red monocapa (no sé cómo ampliar el número de capas), función tangente (no sé cómo cambiarla) en las neuronas, sin función en la salida (no sé cómo ponerla). Propagación hacia atrás del error. período de entrenamiento: año - 2021/08/01-2022/08/01
La optimización consistió en la selección de los siguientes parámetros:
- número de datos de entrada (bucle enviado a la entrada el número solicitado de las diferencias de precios de cierre N0-N1, usted puede hacer otras cosas, pero las manos no llegó) - de 1 a 999 (la variable de matriz no permitió hacer más), paso 1.
- número de neuronas - de 1 a 99 999 (no te rías), paso 1.
- número de conjuntos (Bar++[número de datos de entrada]) - 9 999, paso 1. Dado que el entrenamiento se realizó en un gráfico horario, hay 6500 barras en un año. El resultado es casi hasta un año y medio, creo que está bien.
- factor de aprendizaje en la salida : de 0 a 1 en pasos de 0.00001.
- factor de aprendizaje en la entrada : de 0 a 1 en pasos de 0. 00001 .00001
- número de epochs - de 1 a 1000, paso 1.
Por lo tanto, te diré de inmediato sobre el número de epochs - No he conseguido cambiar nada, ya sea 1 epoch o 1000, no noté mucha diferencia, probablemente hay algunos errores.
¡PERO! Observaciones interesantes:
- cuanto mayor sea el número de neuronas, más operaciones (casi todas las velas, si se predicen en diferentes direcciones)
- la tasa de aprendizaje en la entrada en los primeros 10 mejores resultados es más a menudo cerca de 0,7
- la tasa de aprendizaje en la salida en los primeros 10 mejores resultados es más a menudo cerca de 0,07
- los mejores resultados muestran la fórmula: el número de datos de entrada < el número de neuronas < el número de conjuntos. El mejor resultado (hasta donde tuve paciencia para esperar) fue algo así: unos 200 datos de entrada, unas 300 neuronas y unos 400 conjuntos. ¿Por qué el mejor resultado? Porque en el backtest - crecimiento suave ondulante, en los 2 meses anteriores - crecimiento suave ondulante y.... en el período anterior a la prueba retrospectiva de unos 2 meses - ondulado crecimiento suave .
Por el bien de interés 99 999 neuronas - 50/50, pero, naturalmente - el mayor beneficio - o la mayor reducción . Al mismo tiempo, el número de entradas hechas no más de 100, el número de conjuntos - no más de 100. Es mucho tiempo para esperar. Pero, no se sabe lo que los resultados mostrarían con 1000 entradas y 1000 conjuntos, o 10 000.
¿por qué? porque la fórmula es muy sencilla. ¿qué podemos decir de la compleja relación en el mercado de divisas?)
¿cómo hacer que este algoritmo muestre buenos resultados en OOS?
Sólo R
¿No es la mejor salida.....
Es triste decirlo. No sé qué hacer al respecto.
Las opciones básicas, dónde buscar...Es triste decirlo. No sé qué hacer al respecto.
Esas son las principales opciones, dónde buscar...¿Sarcasmo?
No, en absoluto. Es que no sé qué más hacer. Intentar usar redes neuronales del mercado... Tampoco creo que haya perspectivas ahí.
No, en absoluto. Es que no sé qué más hacer. Intentar usar redes neuronales del mercado... Tampoco creo que haya perspectivas ahí.
El mercado definitivamente no es...
Lee un libro inteligente sobre MO, si se te dan bien las matemáticas... será x1000 veces más útil que leer este hilo....
¿por qué? porque la fórmula es muy sencilla. ¿qué podemos decir de la compleja relación en el mercado de divisas?)
¿cómo hacer que este algoritmo muestre buenos resultados en OOS?
Este es el caso cuando se necesita una regresión lineal)