L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1885
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Oui, il faut passer par tout, sinon on ne peut pas.
Essayez d'y jouer, c'est un bon moyen de comprendre comment les paramètres influencent les résultats.
Oui, je l'ai vu, dommage que tu ne puisses pas y mettre le tien.
Essayez de réduire lerning_rate pour commencer.
Belle photo, on voit clairement où est passé le surentraînement.
Échanger vos clusters, comme je l'ai dit
Et l'erreur est de 0,82% sur les nouvelles données.
Vous auriez dû m'écouter quand je vous ai dit de faire un centre commercial et de le vérifier, et vous avez fait des optimiseurs, des parsers et d'autres conneries.
Le réseau normal semble être meilleur que lstm. Et Tanh est meilleur que Relu.
Les paramètres du réseau sont les mêmes partout. Les données sont normalisées à un intervalle de +-1.
A gauche, les erreurs sur trayn et les validations des époques. Au centre se trouve la production nette sur le plateau et le repère. A droite, le résultat net des validations et du benchmark.
tanh
relu
lstm
J'ai dû passer beaucoup de temps avec lstm pour qu'il s'éloigne de 0.5. Et le résultat n'était pas très bon et la fenêtre de paramètres était très étroite. Et ça m'a pris environ 10 minutes pour le former. Mais ici, le réseau s'est exercé pendant un peu plus d'une minute. Ils disent que lstm prend plus de temps pour s'entraîner, dans cet exemple les réseaux se sont entraînés dans le même temps (update yet lstm takes longer to train).
Le réseau normal semble être meilleur que lstm. Et Tanh est meilleur que Relu.
Les paramètres réseau sont les mêmes partout.
tanh
relu
lstm
J'ai dû secouer les choses avec lstm pendant longtemps pour le faire disparaître à partir de 0.5. Et le résultat n'était pas très bon et la fenêtre de paramétrage était très étroite. Et ça m'a pris environ 10 minutes pour le former. Mais ici, le réseau s'est exercé pendant un peu plus d'une minute. Ils disent que lstm prend plus de temps pour s'entraîner, sur cet exemple les grilles s'entraînent dans le même temps.
J'ai un NS primitif sans formation. Je ne vois pas l'intérêt de s'entraîner. Je ne décourage personne, loin de là.
Le graphique à barres en pourcentage indique la direction probable du mouvement futur.
Il est important d'alimenter le réseau avec les bonnes informations.
Si vous nourrissez les ordures. Le résultat avec n'importe quel paquet sera chaotique.
J'espère qu'il est clair que le bleu est en haut et la carotte en bas.
normal est Sequential Dense ?
Oui
Une certaine forme d'activation ne fonctionne pas avec des valeurs négatives, vous n'avez pas abordé ce sujet ?
Je n'y avais pas pensé. tanh +-1, relu 0-inf
Mise à jour des exemples, relu mène toujours à une moyenne de 0.
J'ai un NS primitif sans formation. Je ne vois pas l'intérêt de s'entraîner. Je ne décourage personne, loin de là.
Le graphique à barres en pourcentage indique la direction probable du mouvement futur.
Il est important d'alimenter le réseau avec les bonnes informations.
Si vous nourrissez les ordures. Le résultat avec n'importe quel paquet sera chaotique.
J'espère qu'il est clair que le bleu est en haut et la carotte en bas.
m5 court, d1 achète, d'autres sont d'accord.
m5 short, d1 buy, d'accord avec les autres.
Il y a eu un changement en une heure.
Échanger vos clusters, comme je vous l'ai dit.
et même si l'erreur sur les nouvelles données est de 0,82%.
Donc vous auriez dû m'écouter quand je vous ai dit de faire un centre commercial et de regarder une fois, et vous êtes des optimiseurs, des parsers et d'autres conneries sciées.
pas de la merde mais des bonbons...
tout devrait fonctionner comme sur des roulettes, vous faites quelque chose de mal.
mais n'ayons pas de discussion publique à ce sujet. Parce que j'imaginais l'argent couler à flots dans mes poches après une découverte aussi ingénieuse. Je ne veux pas le partager avec qui que ce soit.