L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2033

 
Maxim Dmitrievsky:
L'écriture de réseaux neuronaux dans le terminal n'est pas du tout une option. Là, n'importe quelle fonction peut soudainement ne pas fonctionner comme prévu. Utilisez des produits déjà testés.
Eh bien une grille régulière est bonne pour apprendre) avec la récurrence j'essaie de comprendre comment calculer le gradient
 
Aleksey Vyazmikin:

Montrez une image de ce à quoi ressemblent les grappes d'arbres, je ne sais pas encore de quoi nous parlons.

Pourquoi l'ouvrir ? :) Je fais juste une mini copie avec une structure similaire pour le débogage.

Je l'ai reconstruit plusieurs fois et il prend 6GB après le déballage.

Jour de la semaine, jour du mois, heure, minute, ...même chose pour la sortie..., durée de la transaction en minutes, SL, TP, résultat +-1
 
Alexander Alekseevich:
Bien une grille régulière est bien) avec la récurrence je suis en train de comprendre comment calculer le gradient
La grille elle-même n'étant pas susceptible de donner de bons résultats, il est recommandé de l'empiler avec une grille convolutive.
 
Maxim Dmitrievsky:

Voulez-vous écrire le réseau vous-même ?

Il y a un minimum de mots et un maximum de code en Python, mais aussi en anglais.

https://datascience-enthusiast.com/DL/Building_a_Recurrent_Neural_Network-Step_by_Step_v1.html

Ce sont de simples filtres numériques avec un tas de coefficients de filtre.

Maxim Dmitrievsky:
L'écriture de réseaux neuronaux dans le terminal n'est pas du tout une option. Là, toute fonction peut soudainement fonctionner d'une manière différente de celle attendue. Prêt à l'emploi et testé

Pourquoi ?

 
Renat Akhtyamov:

Ce sont juste des filtres numériques ordinaires avec un tas de coefficients de filtre.

Pourquoi ?

C'est ce que je dis) l'essentiel est que tout soit compté correctement.
 
Renat Akhtyamov:

Ce sont juste des filtres numériques ordinaires avec un tas de coefficients de filtre.

Pourquoi ?

Parce que c'est un demi-poker jap.
 
Alexander Alekseyevich:
C'est ce que je dis) L'essentiel est que tout soit calculé correctement.

Puisque vous avez de l'expérience dans les réseaux conventionnels, vous devez avoir essayé d'effectuer un entraînement en utilisant MQL et du code C++ pur par intérêt, si non, essayez et vous aurez un aperçu immédiat.

 
Maxim Dmitrievsky:
Parce que c'est un jap de demi-poker

Je me souviens d'une promesse d'ajouter WinML avec ONNX).

 
Maxim Dmitrievsky:
En soi, il est peu probable que l'on obtienne de bons résultats, il est recommandé de les empiler avec des convolutions.

Ce sont des questions intéressantes. Que voulez-vous dire par "pile" ? Comment comprendre quelle architecture (ensembles, arbres modèles) est la meilleure ? Par quelles métriques est-il compris, par le résultat final ? Comment combiner correctement, par exemple, la même récurrence lstm de catbusts ? Et est-ce que ça vaut le coup...
 
J'ai modifié l'optimiseur dernièrement, principalement dans le domaine des métriques. J'ai fait tellement de choses que je suis fier de moi. Je suis un vrai charmeur, et je suis un vrai bricoleur, alors gardez-moi à l'œil :-)