Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 878
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En mi opinión, ésta es la única manera de utilizar el NS en el comercio actual. Todos los demás son una pérdida de tiempo y esfuerzo. Teniendo en cuenta el nivel actual de la llamada IA))
Creo que es el único, no hasta la fecha, sino el único para MO y NS en configuraciones de razonable complejidad. En primer lugar, limitamos los campos de aplicación de la NS y la MdD, y luego aplicamos la NS y la MdD.
Y resolver problemas como "en general, todos y a la vez" es para la IA).
Resulta que el NS es una especie de filtro de la toma de decisiones sobre la entrada en una operación, una prueba preliminar del posible resultado?
¿Un probador operativo, por así decirlo?
Más bien, la NS es una lógica didáctica de la toma de decisiones. Se diseñó originalmente como un sustituto de uno en las estrategias estándar, para no molestarse en escribirlo.
Tengo una pregunta sobre la variable objetivo.
Si nuestra variable objetivo es el resultado financiero de una operación, entonces es razonable normalizar este resultado, como pensaba. Pero aquí estoy buscando información en la web, y en todas partes dice que la variable objetivo debe tener dos valores: compra o venta. Y si voy a tener una pérdida en cualquier caso -compra o venta (¡y sucede!), entonces ¿por qué debo cortar todas las variables negativas? ¿Y si es la presencia de variantes negativas lo que afecta a las estadísticas?
En general, me gustaría saber qué redes funcionan (¿y dónde conseguirlas?) en el caso extremo con un disparador - comprar/vender/no hacer nada, y en el mejor caso con una función (antes pedí una función aquí porque buscaba una solución teórica, y ahora hice un script que resume los predictores) que hace el ranking.
En el apéndice un conjunto de predictores y objetivos sin conversión - las dos primeras columnas después del número de la secuencia (por cierto, es la secuencia importante, si es así lo que es de viejo a nuevo o como ahora - nuevo en la parte superior y viejo en la parte inferior).
¿Se puede enseñar esto (en qué), o hay que hacer algo más?
Consejo - lea todo el tema desde el principio, ya que sus preguntas se han duplicado muchas veces, no tiene sentido repetir lo mismo
La MdD es un enfoque sistemático en el que hay que saber muchas cosas, aprender todo paso a paso.
Las inundaciones locales dificultarán la lectura al final, pero el principio y el medio estarán bien :)
Todavía no me he decantado por ninguna modificación en concreto (ya tengo 25), sigo probando... decidido a conseguir un gran número de oficios y una curva similar a la de OOS, al menos la 3ª parte de trayne. Pero siempre quiero entrenar más cerca de la fecha actual.
Se ha observado que un conjunto de modelos, cada uno de los cuales se entrena utilizando características especiales y con ajustes individuales, es más estable en el AOS (hay 10 modelos en este TS)
Monitorizar la demo de prueba en el perfil (como no me he detenido en una versión concreta y sigo mejorando, las versiones en la demo pueden cambiar periódicamente)
Genial, ¡vamos!
Alglib tiene kfold, ¿alguien ha averiguado cómo trabajar con él? casi cero documentación :)
Lo probé el verano pasado, como todas las demás subespecies de NS. Funciona, así como otros métodos, sin impresiones especiales. Lo único relacionado con todas las NS en alglib-e es que son docenas de veces más lentas que R. Bueno, sí, aquí vuelven a entrenar los mismos datos 10 veces, pero en bloques diferentes, es decir, 10 veces más lento todavía))
¿y en R kfold da una mejora? Tengo lotes de hasta 1000 ejemplares, así que no tardaré tanto
si lo hizo - ¿hay algún código para guardar la estructura mlp en un archivo?
¿y en R kfold da una mejora? Tengo lotes de hasta 1000 ejemplares, así que no tardaré tanto
si lo hizo, ¿hay algún código para guardar la estructura mlp en un archivo?
Todavía no lo he probado en R. El Dr. Trader parece decir que mejora.
¿Guardar en alglib? Hay fi rmas de Serialize para NS, conjuntos, andamios, regresiones - cada uno tiene su propia y recuperación de ellos.
También hay sólo para NS con tirar de los coeficientes de NS sí mismo https://www.mql5.com/ru/articles/2279 Empecé con él (como un ejemplo de trabajo), luego cambió a serializar.
Otra cosa, si he hecho la normalización y la eliminación de los predictores - todo esto debe ser memorizado y luego aplicado a los nuevos datos (gracias al Sr. Vladimir por un consejo) el artículo anterior no lo hace.
En R Darch por ejemplo al normalizar (centro,escala) por la propia red, lo recordará por sí mismo y lo probará en futuros datos. Los otros paquetes R seguramente también lo recuerdan todo.
Consejo - lee todo el tema desde el principio, ya que tus preguntas se han duplicado muchas veces, no tiene sentido repetir lo mismo
La MdD es un enfoque sistemático en el que hay que saber muchas cosas, aprender todo paso a paso.
Las inundaciones locales dificultarán la lectura al final, pero el principio y el medio están bien :)
He seguido el hilo con detalle durante 6 meses - no recuerdo preguntas similares, posts inteligentes que me hayan resultado útiles y que haya escrito en el cuaderno - sólo 3.
Tal vez haya algo más en el tema, pero dada la cantidad de discusiones - no es agradable de leer ...
Por lo tanto, me relaciono con este hilo como un lugar donde se pueden dar respuestas a un principiante en la materia de NS, bueno, si la gente lo siente por 5 minutos que respondería a las preguntas o dar un enlace a la respuesta (y la respuesta que estaba buscando y no encontró), entonces demasiado malo.
La aplicación tiene un conjunto de predictores y objetivos sin conversión - las dos primeras columnas después del número de secuencia (por cierto, es la secuencia importante, si es así, lo que es de viejo a nuevo o como ahora - nuevo en la parte superior y viejo en la parte inferior).
¿Se puede enseñar esto (en qué), o hay que hacer algo más?
Dirigido: tiene una regresión, no una clasificación. Por ahora, he renunciado a la regresión. Creo que es mejor entrenar 2 neuronas, por número de objetivos, pero yo mismo no he hecho suficientes experimentos con la regresión - experimenta por tu cuenta.
La secuencia de las columnas no es importante, lo principal es decirle a la NS que son objetivos. La secuencia de filas es probablemente mejor para tener los datos más frescos al final (pero no necesariamente), muchos paquetes barajan todas las filas por defecto para un entrenamiento uniforme. De lo contrario, el NS puede estancarse en algún punto intermedio (mínimo local) y no llegar a los datos frescos. Los datos frescos (último 10-20%) pueden ser alimentados 2 - 3 veces para que la red aprenda mejor las últimas tendencias del mercado - también una opinión no probada por mí en la práctica.
Mira el blog del iniciador del tema - él enseñó la regresión allí, un montón de buenos pensamientos. Pero al final escribió que había encontrado algún error en el código que hacía que todos los resultados fueran inválidos.
Así que no tengo respuestas claras e inequívocas, por eso todo el mundo guarda silencio).