L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2235

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Valeriy Yastremskiy:

Schrödinger a échoué depuis longtemps, aujourd'hui j'ai lu sa critique sur la dissertation sur la simulation numérique des ondes de spin non linéaires dans les structures de graphène sur matlab, bien sûr Schrödinger est utilisé, mais déjà en notant qu'il échoue))))

En général, j'ai été surpris pendant longtemps, l'académie est financière, et parler d'ordinateurs quantiques, CERN, Dubna) Mais aujourd'hui, j'ai juste été surpris) Mon enfant (le mien) dans l'école supérieure, il a posé une question, et le réseau écrit en Python ?) C'est contre-interrogé).

J'ai entendu dire, par le plus faible des chuchotements, qu'en Russie, en matière de mathématiques, c'est actuellement le département de physique et de mathématiques (école supérieure d'économie) qui est en tête, tandis que la faculté de mécanique de l'université d'État de Moscou a récemment baissé fortement les bras.

 
Aleksey Nikolayev:

J'ai entendu dire au passage qu'en Russie, en mathématiques, les premières places sont désormais occupées par la physique et l'enseignement supérieur (HSE), tandis que le département de mathématiques de l'université d'État de Moscou a beaucoup baissé ces derniers temps.

Pas dans le sujet, mais si c'est en général, c'est mauvais). Et parmi les moutons .... Il semble que Phystech n'ait jamais perdu de terrain. Je ne connais ni HSE ni MSU, mais quelques connaissances ne sont pas un indicateur)))).

 
Maxim Dmitrievsky:

Sérieusement... cette bizarrerie me fait perdre la tête. aucun étalement ne fonctionne bien sur le test de piste.

avec l'écart fonctionne bien sur la piste, mais se casse sur le test. Qu'est-ce qui est si différent sur le test que l'écart tick par tick l'empêche de faire des bénéfices...

Il semble qu'il y ait une sorte de bug dans la logique.

Hier soir, j'ai ajouté une autre classe "ne pas échanger" à la cible :

    for i in range(dataset.shape[0] - max):
        rand = random.randint(min, max)
        curr_pr = dataset['close'][i]
        future_pr = dataset['close'][i + rand]

        if future_pr  - curr_pr < -25*POINT:
            labels.append(1.0)
        elif future_pr - curr_pr > 25*POINT:
            labels.append(0.0)
        else:
            labels.append(2.0)

J'ai réécrit le testeur, au final il ne me donne même pas un résultat décent. Et le point culminant pour moi était que la méthode save_model pour C++ ne supporte pas les modèles multiclasses, chien. De toute façon, à en juger par les conditions, c'est une impasse.

 
welimorn:

Hier soir, j'ai ajouté une autre classe "ne pas échanger" à la cible :

J'ai réécrit le testeur, je n'ai même pas réussi à trouver un résultat décent et insignifiant. Et le point culminant pour moi était que la méthode save_model pour C++ ne supporte pas les modèles multiclasses, chien. En bref, en fonction des conditions, une branche sans issue .

Sur un autre classificateur qui autorise/interdit le commerce

mais cela n'a pas vraiment de sens, j'ai étudié la question).

 

Il existe également de telles solutions d'optimisation.


 
Aleksey Vyazmikin:

Il existe également de telles solutions d'optimisation.


Je vais regarder, peut-être que quelque chose d'utile sera
 
Aleksey Vyazmikin:

Il existe également des solutions d'optimisation de ce type.

Pourquoi l'optimisation est-elle si importante pour vous ?

 
mytarmailS:

Pourquoi tenez-vous tant à l'optimisation ?

C'est au lieu de la correction des erreurs de gradient. Il est vrai que plus de fonctionnalités nécessitent plus de puissance de calcul, mais peut-être que pour des fonctionnalités réduites, c'est bien...

 
Aleksey Vyazmikin:

C'est au lieu de la correction des erreurs de gradient. Il est vrai que plus de fonctionnalités nécessitent plus de puissance de calcul, mais cela peut fonctionner pour des fonctionnalités réduites...

Vous formez un réseau ?

 
mytarmailS:

formez-vous un réseau ?

Les boosts utilisent également un gradient. Il s'agit simplement d'informations permettant d'élargir les connaissances et les méthodes adaptées au MO.

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