L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 457
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Et soyons clairs, je ne parle pas du RNN de Reshetov, je parle de son optimiseur... À ne pas confondre, il s'agit de produits très différents..... donc... si quelque chose....
Le profil de Reshetov est tellement rempli qu'il est impossible d'y trouver quoi que ce soit).
A propos, sur Habra, j'ai vu récemment un article où les forêts aléatoires sont simulées. C'est une réalisation simple avec des exemples et des cas. Si vous le souhaitez, vous pouvez l'utiliser dans MQL également, avec le neurone. Contrairement au neurone, les solutions non linéaires apparaissent dans la forêt.
Et soyons clairs, je ne parle pas du RNN de Reshetov, je parle de son optimiseur... À ne pas confondre, il s'agit de produits très différents..... donc... si quelque chose....
+1
Il existe le RNN de Reshetov, mais malgré son nom, il n'a rien en commun avec les neurones, juste une formule avec quelques règles compliquées issues des statistiques. J'ai vu seulement un exemple et demi avec cette chose.
Il y a aussi jPrediction de Reshetov, qui est essentiellement un neurone à part entière avec une méthode spéciale d'entraînement du modèle. Il s'agit d'un programme séparé écrit en Java et le modèle prêt peut être exporté par le code généré dans mql. C'est ce que Michail utilise.
+1
Il existe le RNN de Reshetov, mais malgré son nom, il n'a rien en commun avec les neurones, juste une formule avec quelques règles compliquées issues des statistiques. Je n'ai vu qu'un exemple et demi avec ce truc.
Il y a aussi jPrediction de Reshetov, qui est essentiellement un neurone à part entière avec une méthode spéciale d'entraînement du modèle. Il s'agit d'un programme séparé écrit en Java et le modèle prêt peut être exporté par le code généré dans mql. C'est ce que Michael utilise.
Très bien.... Quelle est la différence entre l'IA et la NS ???? ?
Le NS n'est qu'un réseau neuronal artificiel, qui fait partie de toute IA, et l'IA est un complexe de blocs et de fonctions au service du NS. Préparation des échantillons, réduction préliminaire des intrants, contrôle du surentraînement, rationneur, testeur, etc. C'est là toute la différence. L'IA est un ensemble de fonctions et de procédures permettant de préparer, d'entraîner et de tester un neurone entraîné..... Alors voilà...
hilarant))))
Misha, vous allez me harceler au lieu d'aller au fond des choses. Comprenez qu'un professeur qui fait tout selon les règles peut
peut foutre en l'air les perroquets d'un élève de cinquième année... Vous savez que ni les réseaux neuronaux ni les échafaudages
Je ne peux pas et une grande partie a été créée de toutes pièces, j'ai essayé - oh, ça marche...))
Ce dont nous parlons, vous savez de quoi les autres parlent - je n'en ai rien à foutre et je sais qu'il a continué à les captiver et qu'il a accéléré en...
15% que vous vouliez aller pour 100))))
Lorsqu'il s'agissait de la troisième version de son produit, j'ai suggéré de mettre les calculs en parallèle, ce qu'il a fait par la suite, et il a accéléré les calculs plusieurs fois, voire des dizaines de fois. Je juge par la taille du fichier d'entraînement, si avant l'entraînement de 6-7 colonnes prenait 3-5 heures, cela prend maintenant 15 minutes, sans parler de la mise en parallèle des calculs. Après cela, il a réussi à sortir pas moins de 14 versions, en éliminant les bogues dans chacune d'elles et en mettant en œuvre de nouvelles idées. Donc vous ne savez pas de quel produit nous parlons. Oui, les premières versions étaient peut-être rudimentaires et ne répondaient pas à vos exigences, mais aujourd'hui le produit est parfaitement fonctionnel. IMHO. Quoi qu'il en soit, il n'a qu'un seul inconvénient : avec plus de cent colonnes et plus de cent lignes, il faut beaucoup plus de temps pour former.....
Je continue à espérer obtenir une bonne puissance de calcul pour construire un modèle de marché suffisamment long et adéquat..... alors nous verrons....
C'est un endroit amusant. Il y a aussi une équipe de traders et de programmeurs dans le fil suivant, et c'est une explosion.
12 et 14 j'ai téléchargé le dernier, j'ai promis de regarder le 20 mais il est parti. Misha, le problème est qu'il n'a pas pris en compte les recommandations et
charge des premières versions traînées...)))) Ne t'inquiète pas, c'est bon et la 18 de Yusuf a eu beaucoup de fans, même si je lui ai dit au début...
Je lui ai dit au début de sa branche de le jeter). Plus tard, peut-être qu'un autre dieu apparaîtra et que vous commencerez à croire en lui))).
Mais ils ont été ignorés sur les forums de matstat où ils ont posté leur claptrap (et Reshetov et Joseph)))).
En fin de compte, quel est l'intérêt des versions précédentes ? ? ??? Quelles sont les erreurs, pouvez-vous nous les décrire en quelques mots ? ? ???
La répétition est la mère de l'apprentissage, d'autant plus que les anciennes branches ont été occultées, ce n'est pas un péché de mettre à jour les informations. Sinon, vos invectives ne sont pas fondées. .....
+1
Il existe le RNN de Reshetov, mais malgré son nom, il n'a rien en commun avec les neurones, juste une formule avec quelques règles compliquées issues des statistiques. Je n'ai vu qu'un exemple et demi avec ce truc.
Il y a aussi jPrediction de Reshetov, qui est essentiellement un neurone à part entière avec une méthode spéciale d'entraînement du modèle. Il s'agit d'un programme séparé écrit en Java et le modèle prêt peut être exporté par le code généré dans mql. C'est ce que Mikhail utilise.
Jpredictor produit exactement les mêmes poids que RNN. La principale différence réside dans la manière de s'entraîner : dans l'optimiseur ou par la logique embarquée via la machine à noyau et le comité de l'ordinaire mlp + svm.
Et si vous considérez que jpred. utilise des transformées polynomiales, c'est l'ajustement le plus difficile, imho... juste un ajustement de tulle à tulle. Et, comme vous le savez, vous ne pouvez pas prédire les marchés avec des polynômes, mais il est facile de dessiner magnifiquement dans le passé.
En fait, si vous entraînez la RF à donner des poids pour le RNN, ce sera la même chose mais beaucoup plus rapide, presque instantanément et sans aucune parallélisation. Et au lieu de la machine nucléaire comme partie du SVM, vous pouvez utiliser le générateur de filtre numérique.
https://sites.google.com/site/libvmr/
https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_method
Sensei, j'ai assez ri hier. L'un d'eux ne sait pas de quoi il parle, alors il s'interpose.)
L'autre putain l'a vu six fois, mais a demandé la septième). Qu'allez-vous faire de ces informations ?
Vous savez que ça ne vous servira à rien, mais les gens qui ont un niveau normal compareront...
un crotale avec un modèle décent et ils le jetteront. Merci d'avoir même dit ça))))
La façon de le faire passer sous la plinthe a été expliquée hier, mais bien sûr, vous n'avez pas compris...
Allez, encore une fois. Surtout pour moi. J'essaie pour toi..... Me faire rire, etc. Allez... dis-moi comment mettre le Predictor sous le socle parce que je l'ai raté.....
Et, comme nous le savons, il est impossible de prédire les marchés avec des polynômes.
Et là, je ne suis pas d'accord, tout dépend de la façon dont ce polynôme est reçu, en conséquence de quel type d'optimisation et si la réception d'un polynôme signifie l'absence d'un effet de surentraînement ou de sous-entraînement, un tel polynôme peut être tout à fait approprié pour un certain temps..... IMHO.
Je ne suis pas d'accord avec cela, tout dépend de la façon dont ce polynôme est reçu, en conséquence de quel type d'optimisation et si la réception d'un polynôme signifie l'absence d'un effet de surentraînement ou de sous-entraînement, un tel polynôme peut être tout à fait approprié pour un certain temps..... IMHO.