Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 70
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¡Hola!
Estoy intentando ejecutar una red convolucional del paquete mxnethttp://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 pero no tengo muy claro cómo ejecutarla con "nuestros" datos, concretamente en forma de cadenas, ya que la red trabaja sobre todo con imágenes y los datos toman la forma de un array multidimensional con matrices, en fin, si alguien lo entiende y sabe cómo ejecutarlo, le agradecería mucho un ejemplo de la red con, por ejemplo, "iris
En el calor de un nuevo tema no se dio cuenta de mi post, +10 páginas en un día no es una broma)
Pero aún así... Por favor, ayuda, realmente lo necesito, voy a publicar los resultados
Escucha! Nadie usa el clasificador de Reshetov aquí excepto tú, la mayoría de nosotros usamos el entorno de programación R, es un enfoque mucho más flexible en todas las direcciones que usar algún producto separado... Si explicas bien el qué y el cómo, entonces creo que cada uno de nosotros sería capaz de poner en práctica tanto el algoritmo como la prueba de espalda del comercio, ¿sabes? Sólo explicas lo que hay que hacer y cómo hacerlo correctamente. Ya te dije que hace una semana puse en práctica el mismo concepto, pero no funcionó, y tú dices que todo es una mierda. y obtendrá una implementación y un backtest, y en diferentes variantes de cada uno de nosotros....
¿Cómo puedo saber lo que va a programar en R para preparar los datos?
¡Hola!
Estoy intentando ejecutar la red convolucional del paquete mxnet http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 pero no del todo, o más bien no tengo claro cómo ejecutarla con "nuestros" datos, concretamente en forma de cadenas, ya que la red trabaja sobre todo con imágenes y los datos toman la forma de un array multidimensional con matrices, en fin, si alguien lo entiende y sabe cómo ejecutarlo, estaría muy agradecido por un ejemplo de la red con, por ejemplo, "iris
Cualquier cosa que expliques, la programaremos, no entiendo de qué estamos hablando...
Si no sabe utilizar el Market Maker, no puedo asegurar que no lo tenga ya. ¿Cómo puedo saber lo que va a programar en R para preparar los datos? Yo trabajo con el optimizador de Reshetov y me va bien. Es sólo una herramienta, sólo hay que encontrar entradas decentes y deo en el sombrero, y dado que la velocidad de optimización ha aumentado, creo que no será difícil hacerlo....
Es inútil intentar convencer a la gente de que se pase a otro software. Es psicológicamente difícil, lo sé por experiencia propia y lo he observado muchas veces en otros. Por ejemplo, cuando trabajé en una organización, instalaron ordenadores nuevos y lanzaron Windows. Pero la gente no dominaba Word y Excel, sino que lanzaba MS-DOS y utilizaba el editor de texto Lexicon para rellenar todos los documentos, incluidas las tablas.
Para que se inicie la migración masiva a otro software, hay que demostrar un resultado concreto, por ejemplo en forma de señal rentable. Cuando creé un Asesor Experto de AfterEffects, también lancé una señal para él en una demostración. Los usuarios vieron el beneficio y comenzaron a descargar el Asesor Experto. En la actualidad, las páginas que describen la optimización de AfterEffects son las más visitadas según las estadísticas, aunque la señal ha sido desactivada durante mucho tiempo. Al parecer, alguien ha ejecutado el Asesor Experto en el comercio, obtuvo beneficios y dio consejos a los demás.
Lo mismo hay que hacer con jPrediction. Construya un paquete de jPrediction totalmente automatizado con MetaTrader, obtenga beneficios al menos en la demo, ejecute la señal, haga una instrucción para los usuarios. Y entonces la gente se unirá.
¿Qué hay que explicar? No soy un desarrollador de redes neuronales, soy un usuario de ellas......
OMG....
Cuando escribí que hice lo mismo que tú pero obtuve un resultado nulo, dijiste que tenías que preparar los datos correctamente ¿a qué te refieres puedes explicarlo?
Lo mismo hay que hacer con jPrediction. Construya un paquete de jPrediction totalmente automatizado con MetaTrader, obtenga ganancias al menos en la demo, ejecute la señal, haga instrucciones para los usuarios. Y entonces la gente lo recogerá.
En términos modernos jPrediction no es un software en absoluto, y compararlo con R es en oooh oooh... sólo hace falta mucha imaginación.
jPrediction es uno de los clasificadores - y un montón de ellos - y es importante tener un entorno en el que compararlos.
Más importante aún es otra cosa.
Es importante disponer de un conjunto de herramientas suficientemente amplio para la preparación preliminar de los datos iniciales. Además, es necesario contar con un conjunto de herramientas lo suficientemente amplio como para poder evaluar el resultado.
Pero lo siento, sólo estás anunciando otra baratija... Estás confundiendo a la gente...
Por cierto, he publicado los datos. ¿Quién puede intentar hacerlo? Publicaré por separado el conjunto fuera de muestra para la estimación del comercio. En lugar de -1;0;1 habrá valores de diferencias entre los precios con intervalo de 3 horas. Y podemos calcular la expectativa de una operación sobre las señales previstas.
Lo intentaré, entrenaré el modelo dentro de una semana. Entonces puedo incluso probarlo en fronttest, en la continuación aún desconocida de ese archivo. Pero hay un matiz que el algoritmo con el que estoy trabajando está construido sobre dos clases, sobre tres será un problema con mi función de fitness para evaluar el modelo.
Ahora mismo tengo dos clases posibles en el modelo, con un resultado de clasificación de 0 o 1 para vender/comprar. Voy a aplicar el mismo código para sus tres clases, pero con la salida escalada a (0;0,5;1), pero este no es el mejor enfoque. Sería mejor hacer 3 salidas en la neuronaka correspondientes a tres clases, y tomar el resultado de la clasificación como la salida con el valor más alto. No sé cuál de estas formas sería mejor para tus datos, haré ambos modelos, me interesa cuál dará mejores resultados.
Lo intentaré, entrenaré el modelo dentro de una semana. Entonces puedo incluso probarlo en fronttest, en la continuación aún desconocida de ese archivo. Pero hay un matiz que el algoritmo con el que estoy trabajando está construido sobre dos clases, sobre tres habrá un problema con mi función de fitness para evaluar el modelo.
Ahora mismo tengo dos clases posibles en el modelo, con un resultado de clasificación de 0 o 1 para vender/comprar. Voy a aplicar el mismo código para sus tres clases, pero con la salida escalada a (0;0,5;1), pero este no es el mejor enfoque. Sería mejor hacer 3 salidas en la neuronaka correspondientes a tres clases, y tomar el resultado de la clasificación como la salida con el valor más alto. No sé cuál de estas formas funcionaría mejor para tus datos, voy a hacer los dos modelos, me pregunto cuál dará mejor resultado.