L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1798
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mieux vaut canaliser l'énergie pour générer de nouvelles caractéristiques... A MON AVIS...
Si les signes sont bons, nous pouvons même essayer de prédire les extrema, j'ai environ 400 et 10 modèles, mais je vois que j'ai besoin de dizaines de fois plus, les échantillons d'entraînement peuvent atteindre > 100 Go, pas question )))) je n'ai pas cette puissance...
Quand il y a beaucoup de prédicteurs - le surentraînement commence, surtout s'il s'agit d'un booster - il y a des feuilles qui s'activent sur un échantillon de seulement 0,01% - c'est clairement nul.
Il est donc important de travailler dans deux directions : chercher des moyens d'améliorer les modèles par leur structure et le pré/post-traitement des données, ainsi que par l'ajout de nouveaux prédicteurs.
Rien n'a fonctionné avec les données que je vous ai envoyées plus tôt pour les expériences ?
J'ai mis cet EA sur un compte réel maintenant - et je vois qu'il y a d'autres problèmes - par exemple, le commutateur de limite n'est pas rempli complètement, le marché mince - grands slippages...
Lorsqu'il y a beaucoup de prédicteurs, le sur-apprentissage commence,
Ce n'est pas le cas, il y a une validation croisée + un échantillonnage supplémentaire pour vérifier...
Et le surentraînement, c'est simplement parce que vous avez des signes qui ont 5 % d'informations utiles, et vous voulez en tirer 70 %, et il ne leur manque... aucune information utile...
c'est pour ça qu'il faut beaucoup de signes.
il y a des feuilles qui sont activées sur un échantillon de seulement 0,01% - c'est évidemment de la merde.
Par exemple, lorsque vous négociez avec les mains, vous regardez les graphiques, différentes TF, vous voyez certains modèles et vous prenez des décisions, puis vous allez sur une petite TF et vous cherchez un point d'entrée, puis vous attendez le bon moment et vous entrez... Qu'est-ce que c'était ? C'est une compression de l'information.
1) les différentes TF et leurs caractéristiques - compression
2) TF peu profond, point d'entrée - compression
3) point d'entrée - compression
Par conséquent, il ne sera même pas de 0,01% ou même de 0,001% par rapport à l'échantillon, mais vous ne le considérez pas comme un déchet, n'est-ce pas ?
Rien n'est apparu avec les données que je vous ai envoyées plus tôt pour les expériences ?
Quelles données ? Je les ai manquées...
pas commencer, il y a la validation croisée + un échantillonnage supplémentaire pour la vérification...
Il est possible de vérifier, mais cela n'affecte pas l'apprentissage.
Et le surentraînement juste parce que vous avez des signes qui ont 5% d'informations utiles, et vous voulez en tirer 70%, mais ce n'est tout simplement pas là... aucune information utile...
Si chaque prédicteur apporte 5 % d'informations utiles, c'est bien, ou combien en attendez-vous ? Comment définissez-vous l'utilité en général ? Je me base sur l'écart par rapport à la moyenne de toutes les cibles de l'échantillon.
Lorsque vous tradez à la main, vous regardez les graphiques, par exemple, sur différents TF, vous voyez certains modèles et prenez des décisions, puis vous allez sur un petit TF et cherchez un point d'entrée, puis vous attendez le bon moment et entrez... C'était quoi ça ? C'est une compression de l'information.
1) les différentes TF et leurs caractéristiques - compression
2) TF peu profond, point d'entrée - compression
3) point d'entrée - compression
Par conséquent, en ce qui concerne l'échantillon, il ne sera même pas de 0,01% ou même de 0,001%, mais vous ne le considérez pas comme un déchet, n'est-ce pas ?
Non, ce serait du hasard, de l'intuition, mais pas un système.
Avec quelles données ? Je rate quelque chose...
Lien.
Oui, bien sûr )))) J'aimerais voir comment ils utilisent "si, alors, sinon" pour reconnaître des images ou générer de la parole, ce serait hardcore). Sérieusement, tu dis n'importe quoi !
Finerider reconnaît sans ns.
J'ai lu un jour l'interview d'un de leurs employés qui qualifiait les réseaux neuronaux d'"analyse discriminante pour les pauvres".
J'ai lu un jour l'interview d'un de leurs employés qui qualifiait les réseaux neuronaux d'"analyse discriminante pour les pauvres".
Lien.
Ahhhh je ne l'avais pas vu, je pensais que tu ne refaisais jamais rien... Non, je ne l'ai pas fait.
Probablement mal compris. Finerider reconnaît sans ns. Des travaux sur l'activité cérébrale des souris ont permis de déterminer ce que la souris ferait une demi-seconde avant l'action dans les années 90. Lorsque les Ns ont gagné aux échecs et qu'ensuite, avec les MOs, le comp est devenu invincible, ces événements n'ont pas été couverts de cette manière, bien qu'ils soient plus significatifs. La reconnaissance des passeports de travail est apparue il y a une dizaine d'années. La reconnaissance était correcte. Maintenant, la nouvelle de la reconnaissance des passeports avec ns sera installée dans les guichets de train.... Il y a plus de battage que de travail.
Tout est un malentendu.... Il y a beaucoup de battage médiatique parce qu'ils ont besoin d'un haip, ils ont besoin d'un haip parce qu'il n'y a pas de ressources humaines, il faut susciter l'intérêt des gens, ou plutôt de la biomasse inutile qui ne peut même pas aller aux toilettes sans smartphone.
Comment pouvez-vous comparer la reconnaissance d'un passeport avec la conduite d'une voiture en suivant la reconnaissance d'objets ? ou la reconnaissance de sujets vidéo sur YouTube ? ou la génération de la parole humaine ? 30 ans ont passé, les problèmes sont devenus des milliers de fois plus compliqués et ils sont en train d'être résolus, et vous parlez d'un passeport boiteux des années 90, mais il est toujours là dans les années 90.
Et comparer les tâches des années 90 avec celles d'aujourd'hui est également stupide, comment pouvez-vous comparer la reconnaissance de passeports avec la conduite d'une voiture avec la reconnaissance d'objets accidentels ? ou la reconnaissance de sujets vidéo sur YouTube ? ou la génération de la parole humaine ? 30 ans ont passé, les tâches sont devenues des milliers de fois plus compliquées et elles sont résolues, et vous parlez d'un pauvre passeport des années 90, mais c'est toujours dans les années 90.
Je ne suis pas d'accord, les problèmes doivent être compris dès le départ et l'histoire de leur origine et de leurs solutions aide à cet égard. Les algorithmes MO ont pour la plupart été formulés et mis en œuvre avant les années 90, en 77 Fortran, le même Cat Boost. Aujourd'hui, les outils, la puissance et les logiciels sont devenus plus disponibles. Les tâches de reconnaissance suivent le même algorithme, c'est-à-dire la bibliographie, le catalogage et la comparaison. La seule chose qui change est le nombre et la vitesse (les méthodes de recherche par catalogue aussi, mais ce n'est pas crucial). Galilée a inventé le premier hachoir))))
Auparavant, 10K était une grosse affaire ; aujourd'hui, 100Gb peuvent être mis en œuvre à la maison. Si les capacités d'aujourd'hui permettaient de faire une recherche complète et des passes de recherche complètes pour optimiser GA ne serait pas nécessaire))))).
A propos du passeport) https://open-dubna.ru/ekonomika/9057-razrabotka-rezidenta-oez-dubna-sokrashchaet-ocheredi-v-kassakh-rzhd
Les solutions coûtaient (en solde) environ 500 $. Combien cela coûte-t-il avec l'IA ? Je ne pense pas que ce soit moins cher. La solution a plus de 15 ans. Le principal problème, d'ailleurs, est de retirer la grille de protection)))). Sur un fond homogène et sur une grille sont des tâches différentes).
Ahhhh je ne l'avais pas vu, je pensais que tu ne refaisais jamais rien... Non, je ne l'ai pas fait.
Allez-vous regarder maintenant ?
Tu regardes maintenant ?
Je l'ai fait...
le fichier de la balance actuelle ne contient pas de prix, les prix que vous m'avez donnés précédemment ne correspondent pas à la taille de la balance actuelle.
UPD==============
Si j'y réfléchis, cette idée est un échec. Je ne devrais pas analyser et prévoir le graphique d'équilibre, mais chercher des points d'entrée bons/mauvais.