L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 602
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
Pour ce qui est de l'intérêt, vous avez peut-être entendu parler des graphiques TensorFlow, des tampons de protocole, de la génération de code pour différentes plates-formes et différents langages, c'est-à-dire essentiellement de bas niveau, alors je fais la même chose, seulement pour mon langage NS et MQL.
Non seulement j'en ai entendu parler, mais je l'utilise. Mais avec le langage R pour l'exécution en MT. Nous avons donc une approche et une direction différentes. Mes développements ne vous seront pas utiles. Vous n'avez probablement pas entendu parler - du générateur Hlaiman EA.
J'en ai entendu parler, je l'ai lu. Ce n'est pas le chemin que je veux prendre.
Visualisation de graphes, topologies de NS, sérialisation, formats ProtoBuf, traitement par lots et import/export de tableaux à n dimensions Poids NumPy de NS, etc.
Si vous disposez de telles informations ou d'une expérience dans leur réalisation, je suis prêt à en discuter avec vous.
Je vais le répéter une fois de plus. Nous avons une approche et une direction différentes. Mon expérience ne vous sera d'aucune utilité.
Bonne chance
Peut-être qu'au contraire, nos développements vous seront utiles, par exemple Hlaiman EA Generator avec les consoles Python et R - environnement intégré contenant des éléments de TensorBoard et RStudio, des composants NS natifs et une connexion avec les terminaux MT4, MT5 via DLL, NamedPipes et REST.
Allez, Mikhail.
mais c'est une machine virtuelle, et ils utilisent leur propre gpuha).
Ça me rappelle. J'ai déjà vu ce projet. Je suis sûr que dans de tels projets, il est possible de créer et de sauvegarder, ainsi que d'échanger des modèles avant de vouloir les enseigner. Parce que dans les faits, cette ressource n'a pas fonctionné. Il y a un litre sur le sujet... Lisez-le ...
Ça me rappelle. J'ai déjà vu ce projet. Je suis sûr que de tels projets ont la possibilité de créer et de sauvegarder, ainsi que d'échanger des modèles avant de vouloir les enseigner. Parce que dans les faits, cette ressource n'a pas fonctionné. Il y a un litre sur le sujet... ...à lire...
Il y a du code Python standard, l'interface s'apprend en 15 minutes. Au moins, j'ai tout compris d'un coup même en ne connaissant pas très bien le python... Les bases du python s'apprennent en plusieurs jours. Tout le reste - les libéraux du MO. En bref, il est très facile de se lancer. Mais si vous n'êtes pas sûr de ce dont vous avez besoin, il est préférable de ne pas s'impliquer :) J'y apprends juste différents réseaux neuronaux.
Vous devriez, car vous êtes attaché à un prédicteur et ne connaissez pas les bases pour pouvoir commencer. Il faut au moins un an pour apprendre les bases sans aucune compétence en mathématiques.
L'avantage est que vous ne devez pas installer l'environnement sur votre ordinateur et que vous n'en avez pas besoin pour la recherche ou l'étude de la langue.
par exemple, le terwer bayésien - savez-vous comment NS fonctionne en substance ? à propos des distributions a priori et a posteriori là, le paradoxe de Monty Hall, les méthodes de formation ... Ou comment SVM est différent de RBM.il y a un code python normal, l'interface est apprise en 15 minutes. Au moins j'ai tout compris d'un coup, même sans bien connaître python... les bases de python s'apprennent en quelques jours. Tout le reste - les libéraux du MO. En bref, il est très facile de se lancer. Mais si vous n'êtes pas sûr de ce dont vous avez besoin, il est préférable de ne pas s'impliquer :) J'y apprends juste différents réseaux neuronaux.
Vous devriez, car vous êtes attaché à un prédicteur et ne connaissez pas les bases pour pouvoir commencer. Il faut au moins un an pour apprendre les bases sans aucune compétence en mathématiques.
l'avantage est que vous ne devez pas installer l'environnement sur votre ordinateur et que vous n'en avez pas besoin pour vos recherches ou l'apprentissage des langues.
De quoi parlez-vous ? Je connais assez bien les bases du MoD. La syntaxe Python, etc. est une autre affaire. D'accord. Je veux vérifier les services publics, comment ils construisent les modèles et s'ils sont meilleurs que les miens sur OOS. Je peux déjà en tirer des conclusions. Théoriquement, il est possible de reproduire les principes de base de l'optimiseur pour en faire une caractéristique comparative adéquate.....
Qu'est-ce que tu fais ? Je connais bien les bases de MoD. La syntaxe Python, etc. est une autre affaire. D'accord. Je veux vérifier les services publics, comment ils construisent les modèles et s'ils sont meilleurs que les miens sur OOS. Je peux déjà en tirer des conclusions. Théoriquement, il est possible de répéter les principes de base de l'optimiseur de sorte que la caractéristique comparative soit adéquate.....
Eh bien, pour répéter l'optimiseur, il faut étudier toute la théorie, y compris les probabilités... De telles choses ne se comprennent pas en claquant des doigts ;)
Ils sont écrits par des personnes terriblement intelligentes.)
Ivan, par exemple, a écrit son Hlaimann ... c'est une déception, essayez d'écrire quelque chose comme ça :)
Vous et moi, les utilisateurs ne peuvent que vous envier en silence et apprendre les bases !
Eh bien, pour reproduire un optimiseur, il faut étudier toute la théorie, y compris les probabilités... de telles choses ne se réalisent pas en un claquement de doigts).
Ils sont écrits par des gens très intelligents.)
Ivan, par exemple, a écrit son Hlaimann ... c'est une déception, essayez d'écrire quelque chose comme ça :)
Vous et moi, les utilisateurs comme nous, n'avons qu'à envier en silence et apprendre les bases.
L'essentiel est de comprendre le principe de la démarche. La mise en œuvre sera différente pour chacun....
L'essentiel est de comprendre le principe de la démarche. La mise en œuvre sera différente pour chacun....
le principe de l'approche est constitué de mathématiques non intuitives :)
exemple simple
C'était une blague. Pas de plaisanterie - tordre le coup, voir comment cela affecte.
Si les entrées sont suffisantes pour la tâche, vous pouvez le faire sur "1 neurone".
Dans le contexte du mo, idéologiquement correct à toxic-a.
--------------
Professeur sur les réseaux profonds - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31 min. "Il n'y a pas encore beaucoup de science, mais beaucoup de magie vaudou."
Je n'arrive toujours pas à savoir ce qui est le mieux - sigmoïde ou tangente... ) Certains disent tangent, maintenant je lis ça.
Et il serait intéressant d'optimiser la pente, mais cela peut être fait dans un package homebrew. Les paquets prêts à l'emploi ne permettent probablement pas de le faire.
Je comparais ces caractéristiques - la sigmoïde donne moins d'erreur que la tangente. Mais cela n'est peut-être vrai que pour une section du test choisie au hasard. Nous devons faire une plus grande comparaison.
Je ne pense pas que le deuxième paragraphe soit important. Un décalage dans un neurone déplacera 0,5 sigmoïde vers 0 si cela donne moins d'erreur, et 0 tangent à toute autre valeur se déplacera aussi.
Et il serait intéressant d'optimiser la pente, mais cela peut être fait dans un package homebrew. Les paquets prêts à l'emploi ne permettent probablement pas de le faire.
Je comparais ces caractéristiques - la sigmoïde donne moins d'erreur que la tangente. Mais cela n'est peut-être vrai que pour une section du test choisie au hasard. Nous devons faire une comparaison plus large.
on dit que ReLU est meilleur :)
la libe Fuzzy mt5 a toutes sortes de f-ions, et à partir des pièces vous pouvez construire le NS original, moitié NS moitié expert, mais former dans l'optimiseur alors