L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 909

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Mihail Marchukajtes:

Je ne sais pas... Doc a également donné tous les codes pour MKUL afin que le modèle puisse être utilisé directement dans MT. La seule chose que je n'ai pas aimée avec elmnn, c'est que peu importe le nombre de fois où je l'ai entraîné, il me donne toujours le même résultat sur l'EPO. Ainsi, peu importe le nombre de fois où je l'entraîne, le résultat est toujours le même :-) Mais le travail ne fait que commencer et j'ai besoin de plus de tests pour obtenir un verdict sûr...

Oh, que ce soit la devise de ce fil :))

 
Mihail Marchukajtes:

Non. Mais j'ai écrit un script qui télécharge tout dans Excel et ensuite je fais ma magie là. Je ne peux pas vous donner le script parce que c'est mon idée originale. .... Eh bien, j'ai fait un truc original et cool là. Je ne sais pas comment vous estimez les prédicteurs, mais le résultat est un tableau très lisible pour une analyse ultérieure... C'est ça...

Je comprends l'impossibilité de vous donner un script.

Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi je ne peux lui donner que 0 et 1 dans les prédicteurs. Quels modèles prend-il en charge (arbre/forêt/NS) ?

 
Maxim Dmitrievsky:

Oh, que ce soit la devise de ce fil :))

Cette devise n'a pas été inventée par moi. Je l'ai entendu pour la première fois de Leonid Velichkovsky. Un type assez connu dans nos milieux. Il a été interviewé ici et nous étions ensemble dans un laboratoire fermé. Il y avait environ 20 personnes, c'était un forum fermé du Club NeuroBord. Un forum fermé sur une sorte d'hébergement gratuit. Je pense qu'il fonctionne toujours, mais c'est dommage que j'aie supprimé les signets vers lesquels il était lié. J'y ai pensé récemment. J'ai pensé que je devais vérifier. Et oui, Leonid était le chanteur du groupe Technology, mais vous n'avez probablement jamais entendu parler de Maximka. C'était juste un enfant..... Pendant tout ce temps, ils se moquaient de lui : "Appuyez sur le bouton, vous obtiendrez un résultat et votre rêve deviendra réalité", en toute bonne foi, bien sûr.....

 
Mihail Marchukajtes:

Cette devise n'a pas été inventée par moi. Je l'ai entendu pour la première fois de Leonid Velichkovsky. Un homme assez connu dans nos milieux. Il a été interviewé ici et nous étions ensemble dans un laboratoire fermé. Il y avait environ 20 personnes, c'était un forum fermé du Club NeuroBord. Un forum fermé sur une sorte d'hébergement gratuit. Je pense qu'il fonctionne toujours, mais c'est dommage que j'aie supprimé les signets vers lesquels il était lié. J'y ai pensé récemment. J'ai pensé que je devais vérifier. Et oui, Leonid était le chanteur du groupe Technology, mais vous n'avez probablement jamais entendu parler de Maximka. C'était juste un enfant..... Pendant tout ce temps, ils se moquaient de lui : "Appuyez sur le bouton, vous obtiendrez le résultat et votre rêve deviendra réalité", en toute bonne foi, bien sûr.....

Comme si je n'avais pas entendu, j'ai entendu parler du groupe. Wow, où vont les racines, et bien l'expression est comme toutes ses chansons, ouais :) (je plaisante)

 
Aleksey Vyazmikin:

Je comprends qu'on ne puisse pas donner le script.

Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi il ne peut donner que 0 et 1 dans les prédicteurs ? Quels modèles prend-il en charge (arbre/forêt/NS) ?

Dans quels prédicteurs ? J'ai écrit que c'est une exigence pour la cible. Vous créez un tableau où, dans les colonnes, vous avez des prédicteurs et, dans la dernière colonne, vous avez une cible de 0 et 1. Lorsque le tableau est calculé, il vous indique quels prédicteurs ont un pouvoir prédictif sur la cible. J'ai considérablement amélioré la qualité des modèles après ce traitement. C'était au début du mois de mars, alors merci beaucoup et bravo à Doc pour cela).

 
Mihail Marchukajtes:

Je ne sais pas... Doc a également donné tous les codes pour MKUL afin que le modèle puisse être utilisé directement dans MT. La seule chose que je n'ai pas aimée avec elmnn, c'est que peu importe le nombre de fois où je l'ai entraîné, il me donne toujours le même résultat sur l'EPO. Ainsi, peu importe le nombre de fois où je l'entraîne, le résultat est toujours le même :-) Mais le travail ne fait que commencer et j'ai besoin de plus de tests pour obtenir un verdict sûr...

C'est impossible par définition. Chaque fois que vous exécutez le réseau neuronal ELM, il génère un réseau avec des poids générés de manière aléatoire et n'utilise pas de sauvegardes. Lisez la description de ce modèle de réseau neuronal spécifique.

Si vous ne voyez pas le réseau neuronal changer, vous devez avoir fait une erreur quelque part.

 
Vladimir Perervenko:

Cela ne peut être le cas par définition. Chaque exécution du réseau neuronal ELM génère un réseau dont les poids sont initiés de manière aléatoire et n'utilise pas de rétropropulsion. Lisez la description de ce modèle de réseau neuronal spécifique.

Si votre réseau neuronal ne change pas, vous devez avoir fait une erreur quelque part.

C'est ça le problème, le transfert du modèle de P se fait en sauvegardant les poids et à chaque fois ils sont TOUJOURS différents. Mais lorsque je mets quatre poids différents sur des modèles, le résultat est le même pour tous. Je veux dire les signaux. Le docteur dit que c'est à cause des données que j'utilise, je ne pense pas qu'il m'ait donné un mauvais code ou que j'ai fait quelque chose de mal avec, mais c'est un fait.....

 
Mihail Marchukajtes:

Quels prédicteurs ? J'ai écrit que c'est une exigence pour la cible. Vous créez un tableau où, dans les colonnes, vous avez des prédicteurs et, dans la dernière colonne, vous avez une cible de 0 et 1. Lorsque le tableau est calculé, il vous indique quels prédicteurs ont un pouvoir prédictif sur la cible. J'ai considérablement amélioré la qualité des modèles après ce traitement. C'est ainsi que mon ascension dans le trading a commencé, au début du mois de mars, alors merci beaucoup à Doc pour cela :-)

Oui, je me suis trompé. Je voulais dire la cible, mais ça va très bien.

Mais, je ne comprends pas bien la réponse, en regardant le journal comme un mouton devant une nouvelle porte - est-ce le journal du script et non du paquet lui-même ?

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Théories et pratiques de l'apprentissage automatique

Mihail Marchukajtes, 2018.05.14 11:49

forexFeatures<-forexFeatures1[i:n_rw,1:n_enter+1]
set.seed(1234)
#designTreatmentsC  подходит только для классификации с двумя классами
treatmentsC <- designTreatmentsC(dframe = forexFeatures,
                                varlist=colnames(forexFeatures)[-ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с предикторами (тут - все кроме последней колонки)
                                 outcomename = colnames(forexFeatures)[ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с таргетом (тут - последняя колонка)
                                 outcometarget = "1") #текст  или цифра одного из классов
#обработка,  сортировка результата
treatmensC_scores <- treatmentsC$scoreFrame[order(treatmentsC$scoreFrame$sig),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[!duplicated(treatmensC_scores$origName),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[,c("origName","sig")] 
treatmensC_scores$is_good <- treatmensC_scores$sig <= 1/nrow(forexFeatures)
treatmensC_scores

Bref, c'est comme ça. Mais il s'agit d'une évaluation pour la classification des cibles où il n'y a que des 0 et des 1. Pour la régression, c'est différent...


 
Mihail Marchukajtes:

C'est le problème, le transfert d'un modèle de P se fait en sauvegardant les poids et ils sont TOUJOURS différents à chaque fois. Mais quand je mets quatre modèles de poids différents, ils ont tous le même résultat. Je veux dire les signaux. Le docteur dit que c'est à cause des données utilisées, je ne pense pas qu'il m'ait donné un code défectueux ou que j'ai fait quelque chose de mal avec, mais c'est un fait.....

Une fois encore, cela ne peut pas se produire en principe. Répétez simplement l'expérience avec vos données P sur plus de 100 modèles ELM et vous ne trouverez pas deux résultats identiques. Cherchez l'erreur.

Bonne chance

 
Vladimir Perervenko:

Une fois encore, cela ne peut être le cas en principe. Il suffit de répéter l'expérience avec vos données en P sur plus de 100 modèles ELM et vous ne trouverez pas deux résultats identiques. Cherchez l'erreur.

Bonne chance

Oui, je sais que ça a l'air bizarre, mais on va voir comment ça se passe. Mince, il y a une photo que je veux te montrer, mais je ne la trouve pas. Mais j'ai trouvé tellement de déchets de cette époque, et la chose principale est tous les réseaux, tout autour des adons et des piles neuronales, j'ai juste pleuré. Je vais vous montrer une photo...

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