Interpolación, aproximación y similares (paquete alglib) - página 11

 
Maxim Dmitrievsky:

Sólo he preguntado si alguien lo ha hecho para ahorrar tiempo.

Qué pregunta más estúpida.

¿Por qué la agresión?

Una pregunta así me daría la respuesta "¿Quién puede hacerlo?", porque ser capaz de trabajar con el código de otra persona en otro idioma e interpretarlo en otro idioma no es una tarea tan fácil, me parece.

 
Aleksey Vyazmikin:

¿De dónde viene la agresión?

Una pregunta así me daría la respuesta "¿Quién puede hacer eso?", porque ser capaz de trabajar con el código de otra persona en otro idioma e interpretarlo en otro idioma no es una tarea tan fácil, me parece.

Sólo que no quiero echar agua sobre un abstracto

 
Maxim Dmitrievsky:

No quiero verter agua en abstracto

Así que, de hecho, ya han vertido una cantidad decente de agua, por lo que tal vez habría alguien capaz de ponerla en práctica.

 
Aleksey Vyazmikin:

El hecho es que ya han aportado una cantidad decente, por lo que tal vez habría alguien capaz de hacerlo realidad.

¿Qué sentido tiene este mensaje? Yo mismo he estado a punto de hacerlo. No todo es interesante y hay esencialmente

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Cuál es el objetivo de este mensaje? Yo mismo he estado a punto de hacerlo. No todo el mundo está interesado en ello y su esencia es elemental.

Al final, el proverbio va bien con nuestro diálogo "No hagas el bien, no obtendrás el mal". Quise ayudarte dando una redacción diferente a tus necesidades, y acabé recibiendo negatividad y resentimiento. Se fue caminando.

 
Aleksey Vyazmikin:

Al final, el proverbio "No hagas el bien, no te saldrá mal" encaja bien con nuestro diálogo. Quise ayudarte dando una redacción diferente a tus necesidades y terminé con negatividad y resentimiento. Se fue caminando.

Has escrito lo mismo pero has reordenado las palabras y has añadido algunas de tus propias experiencias al contexto ) Como resultado, la simple frase "transformación de los rasgos" llegó a algún lugar profundo de las imágenes subconscientes

 

Entendí el objetivo del proyecto desde hace mucho tiempo. De hecho, en el anterior artículo de RDF le pedí al Sr. Maxim que IMPLEMENTARA, ,, para para Algo, Similar para cambiar la función o estrategia inmediatamente al cambio de mercado.

Pero ahora Maxim está trayendo demasiados conceptos nuevos a MQL como "trucos del núcleo" y "Splines" que son completamente nuevos para mí aunque tengo que aprender para ver si estos tienen alguna ventaja. En teoría, ambos métodos parecen muy prometedores, pero tengo dudas sobre los resultados finales. Si no lo hace, no es suficiente para sacar las consecuencias del aprendizaje por refuerzo.

Tengo varias formas sencillas de aplicarlo. Por ejemplo, simplemente utilizando una cesta de sistemas de comercio en la función OnInit () y utilizando switch.

Desde mi punto de vista, para que cualquier algoritmo de aprendizaje automático funcione en el mercado de divisas, debe cumplir los siguientes 3 criterios:

1.Velocidad de aprendizaje de los datos de entrenamiento durante la optimización

2.Velocidad de cálculo a partir de los datos formados en el momento de la entrada y salida de la operación

Convergencia del algoritmo de forma automática a lo largo del tiempo mediante el aprendizaje repetido sin mostrar un comportamiento aleatorio

Si el algoritmo de aprendizaje por refuerzo no realiza ninguna de las tareas anteriores, entonces es un simple algoritmo de prueba y error.

El artículo anterior de Maxim sobre RDF pudo completar con éxito los dos primeros objetivos, pero no logró completar la tercera tarea. el algoritmo para que pueda converger en el tiempo aunque podamos hacer la optimización manualmente una vez a la semana.

Pero todavía tengo la esperanza de que Maxim pueda completar usando trucos de Kernel y splines y estoy esperando ansiosamente el próximo artículo.

 

He leído el tema, y imho, el estilo familiar que ya ha dominado el foro - cada uno habla exclusivamente de su propio, punto doloroso, de vez en cuando la distracción de ofender a su vecino.

Y en cuanto a la técnica, si hablamos de trucos de kernel, mapeo del espacio de características, me queda claro sólo respecto a los clasificadores lineales de tipo vectores de referencia, pero ¿por qué los árboles, bosques, redes neuronales tienen sus propios kernels dentro de las cajas negras?

Y si la tarea es sólo inventar fórmulas externas, entonces la regresión simbólica y la programación genética serán más geniales, en mi opinión, que la interpolación y la aproximación irrelevantes).

 
Ivan Negreshniy:

Bueno, técnicamente, si estamos hablando de trucos de kernel, el mapeo del espacio de características, es claro para mí, sólo en relación con los clasificadores lineales como vectores de referencia, pero lo que a los árboles, bosques, en las redes neuronales sus núcleos, dentro de las cajas negras.

no lineales ¿por qué se ofende?

sino núcleos combinatorios. La tarea consiste en reducir los errores a golpe de sangre, algo que he conseguido con éxito. Construir 150 capas en una red neuronal y luego eliminar 1 capa/neurona a la vez. Será peor y más lento.

Y puedo entrenar 10-20 mil modelos en media hora :)

 
Maxim Dmitrievsky :

no lineal ¿por qué se ofende?

sino núcleos combinados. La tarea consiste en reducir los errores debidos a la sangre baja, lo que conseguí con éxito. Enrolle 150 capas en la red neuronal y luego elimine 1 capa \N de neuronas. Será peor y más lento.

y puedo entrenar 10-20 mil modelos en media hora :)

Suena muy bien lo de la velocidad de entrenamiento :)

Pero, ¿está usted seguro de que el algoritmo puede comprobar un número tan grande de modelos entrenados tan rápidamente para tomar una decisión comercial precisa?

Es decir, ¿cuánto tiempo de media se espera entre la comprobación de los modelos y la decisión de operar en un VPS normal? ¿O va a aplicar una política comercial similar a la de su anterior artículo?