L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 70
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Bonjour !
J'essaie d'exécuter un réseau convolutif à partir du paquet mxnethttp://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 mais je ne sais pas exactement, ou plutôt je ne sais pas comment l'exécuter avec "nos" données, à savoir sous forme de chaînes, car le réseau fonctionne principalement avec des images et les données prennent la forme d'un tableau multidimensionnel avec des matrices, en bref, si quelqu'un comprend et sait comment l'exécuter, je serais très reconnaissant pour un exemple du réseau avec, disons, "iris".
Dans la chaleur d'un nouveau sujet n'a pas remarqué mon post, +10 pages en un jour n'est pas une blague)
Mais quand même... Aidez-moi, j'en ai vraiment besoin, je publierai les résultats.
Ecoutez ! Personne n'utilise le classificateur de Reshetov ici sauf vous, la plupart d'entre nous utilisent l'environnement de programmation R, c'est une approche beaucoup plus flexible dans tous les sens que d'utiliser un produit séparé... Si vous expliquiez correctement ce qu'il faut faire et comment le faire, je pense que chacun d'entre nous serait capable de mettre en œuvre les deux algorithmes et de faire un test de rétroaction, vous voyez ? Vous expliquez simplement ce qu'il faut faire et comment le faire correctement. Je vous ai dit qu'il y a une semaine, j'ai appliqué le même concept, mais que ça n'a pas marché, et vous dites que c'est des conneries. et vous obtiendrez une mise en œuvre et un backtest, et dans différentes variantes de chacun d'entre nous.....
Comment puis-je savoir ce que vous allez programmer dans R pour préparer les données ?
Bonjour !
J'essaie d'exécuter le réseau convolutif du paquet mxnet http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 mais pas tout à fait, ou plutôt pas clairement comment l'exécuter avec "nos" données, à savoir sous forme de chaînes, parce que le réseau fonctionne principalement avec des images et les données prennent la forme d'un tableau multidimensionnel avec des matrices, en bref, si quelqu'un comprend et sait comment l'exécuter, serait très reconnaissant pour un exemple du réseau avec, disons, "iris
Tout ce que vous expliquerez, nous le programmerons, je ne comprends pas ce dont nous parlons...
Si vous ne savez pas comment utiliser le Market Maker, je ne peux pas savoir si vous ne l'avez pas déjà. Comment puis-je savoir ce que vous allez programmer dans R pour préparer les données ? Je travaille avec l'optimiseur de Reshetov et il me convient parfaitement. Ce n'est qu'un outil, il suffit de trouver des entrées décentes et de les mettre dans le chapeau, et étant donné que la vitesse d'optimisation a augmenté, je pense qu'il ne sera pas difficile de le faire.....
Il est inutile d'essayer de persuader les gens de passer à un autre logiciel. C'est psychologiquement difficile, je le sais par ma propre expérience et je l'ai observé de nombreuses fois sur d'autres personnes. Par exemple, lorsque je travaillais dans une organisation, ils ont installé de nouveaux ordinateurs et ont lancé Windows. Mais les gens ne maîtrisaient pas Word et Excel, ils lançaient MS-DOS et utilisaient l'éditeur de texte Lexicon pour remplir tous les documents, y compris les tableaux.
Pour que la migration massive vers d'autres logiciels commence, un résultat concret doit être démontré, par exemple sous la forme d'un signal rentable. Lorsque j'ai créé un conseiller expert AfterEffects, j'ai également lancé un signal pour celui-ci sur une démo. Les utilisateurs ont vu le bénéfice et ont commencé à télécharger le conseiller expert. Actuellement, les pages décrivant l'optimisation d'AfterEffects sont les plus visitées selon les statistiques, bien que le signal soit désactivé depuis longtemps. Apparemment, quelqu'un a utilisé le conseiller expert dans le cadre de transactions, a réalisé des bénéfices et a donné des conseils aux autres.
La même chose doit être faite avec jPrediction. Construisez un ensemble jPrediction entièrement automatisé avec MetaTrader, obtenez des bénéfices au moins sur la démo, exécutez le signal, faites une instruction pour les utilisateurs. Et alors les gens nous rejoindront.
Qu'y a-t-il à expliquer ? Je ne suis pas un développeur de réseaux neuronaux, je suis un utilisateur de ceux-ci.......
OMG....
Quand j'ai écrit que j'ai fait la même chose que vous mais que j'ai obtenu un résultat nul, vous avez dit que vous deviez préparer les données correctement ; que voulez-vous dire, pouvez-vous expliquer ?
La même chose doit être faite avec jPrediction. Construisez un ensemble jPrediction entièrement automatisé avec MetaTrader, obtenez des bénéfices au moins sur la démo, exécutez le signal, faites des instructions pour les utilisateurs. Et puis les gens reprendront.
En termes modernes, jPrediction n'est pas du tout un logiciel, et le comparer à R est en oooh oooh.... il faut juste beaucoup d'imagination.
jPrediction est l'un des classificateurs - et il y en a beaucoup - et il est important de disposer d'un environnement dans lequel les comparer.
Une autre chose est encore plus importante.
Il est important de disposer d'un ensemble d'outils suffisamment important pour la préparation préliminaire des données initiales. En outre, il est important de disposer d'un ensemble d'outils suffisamment important pour pouvoir évaluer le résultat.
Mais, désolé, vous ne faites que de la publicité pour un autre tour... Vous confondez les gens...
Au fait, j'ai posté les données. Qui pourrait essayer de l'utiliser ? Je publierai séparément l'ensemble hors échantillon pour l'estimation des échanges. Au lieu de -1;0;1, il y aura des valeurs de différences entre les prix avec un intervalle de 3 heures. Et nous pouvons calculer l'espérance d'un trade sur les signaux prédits.
Je vais faire un essai, former le modèle dans la semaine. Ensuite, je peux même le tester sur fronttest, sur une continuation encore inconnue de ce fichier. Mais il y a une nuance : l'algorithme avec lequel je travaille est construit sur deux classes, sur trois il y aura un problème avec ma fonction de fitness pour évaluer le modèle.
Actuellement, j'ai deux classes possibles dans le modèle, avec un résultat de classification de 0 ou 1 pour vendre/acheter. Je vais appliquer le même code pour vos trois classes, mais avec la sortie mise à l'échelle (0;0.5;1), mais ce n'est pas la meilleure approche. Il serait préférable de faire 3 sorties dans neuronka correspondant à trois classes, et de prendre le résultat de la classification comme la sortie ayant la valeur la plus élevée. Je ne sais pas laquelle de ces méthodes fonctionnerait le mieux sur vos données, je vais faire les deux modèles, je me demande lequel donnera les meilleurs résultats.
Je vais faire un essai, former le modèle dans la semaine. Ensuite, je peux même le tester sur fronttest, sur une continuation encore inconnue de ce fichier. Mais il y a une nuance : l'algorithme avec lequel je travaille est construit sur deux classes, sur trois il y aura un problème avec ma fonction de fitness pour évaluer le modèle.
Actuellement, j'ai deux classes possibles dans le modèle, avec un résultat de classification de 0 ou 1 pour vendre/acheter. Je vais appliquer le même code pour vos trois classes, mais avec la sortie mise à l'échelle (0;0.5;1), mais ce n'est pas la meilleure approche. Il serait préférable de faire 3 sorties dans neuronka correspondant à trois classes, et de prendre le résultat de la classification comme la sortie ayant la valeur la plus élevée. Je ne sais pas laquelle de ces méthodes fonctionnerait le mieux pour vos données, je vais réaliser ces deux modèles, je me demande lequel donnera les meilleurs résultats.