L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 869
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J'ai appris environ 2 VS dans la pratique, et c'est la seule façon dont je les utilise. Si j'utilise 3 classes (acheter, attendre, vendre), alors la classe intermédiaire apparaît très rapidement, surtout si le neurone de sortie est sigmoïde ou tangent.
Mais si la régression... Idéalement, un seul neurone de sortie est nécessaire.
Chaque NS est composé de 2 classes - long/0, le second NS est court/0.
Juste au cas où, je répète l'un des résultats de la formation NS - il s'agit toujours d'un test du 09.17. Il en ressort quelque chose comme ça.
Disons, plus de 0,5 - long, moins - 0, on arrête.
Non, je n'utilise que l'échafaudage jusqu'à présent (un ensemble d'un nombre quelconque de modèles, sur différentes caractéristiques), le résultat est moyen.
très rapidement tout fonctionne
Alors, l'arbre est-il un analogue du TF ? Quelque chose me dit que ce n'est pas le cas.
Je n'en ai aucune idée... je suis allé boire du bacardi ;) j'y penserai plus tard.
j'ai l'intention d'essayer NS, même juste la régression logistique, tant que c'est rapide, parce que c'est un environnement multi-agents, beaucoup de modèles sont entraînés en même temps... mais j'adapte RL à mes besoins
J'ai aussi très envie d'utiliser le clustering et j'ai réfléchi à la manière de le faire, mais alglib ne permet pas d'obtenir l'appartenance au centroïde sur de nouvelles données, je vais devoir prendre une autre librairie quelque part.Uh-huh. L'entrée NS est une série temporelle normalisée. Disons que la structure NS -15-20-15-10-5-1 fonctionne déjà bien.
Pour déterminer les positions longues et courtes, il faut 2 NS.
J'aimerais trouver un algorithme pour calculer la structure du réseau... pour qu'elle soit suffisante et non superflue.
Je ne sais pas. Dans la littérature classique, uniquement par intuition ou sélection.
J'ai réussi à le faire à partir de la 3ème ou 4ème fois. Vous commencez à les ressentir à la suite de l'apprentissage).
Je n'en ai aucune idée... je suis allé boire du bacardi)) J'y penserai plus tard.
Je vais essayer la NS, même la régression logistique, du moment que c'est rapide, parce que c'est un environnement multi-agents, beaucoup de modèles sont entraînés en même temps... mais j'adapte la RL à mes problèmes.
Je veux vraiment utiliser le clustering et j'ai réfléchi à la manière de le faire, mais alglib ne permet pas d'obtenir l'appartenance au centroïde sur de nouvelles données, je vais devoir trouver une autre bibliothèque.Il est temps de passer à R, je l'ai essayé sur alglib NS - des dizaines de fois plus lent compte le même réseau que sur R (comme un jour contre 30-60 minutes). De plus dans alglib maximum 2 couches cachées, et d'après vos observations vous avez besoin de 3 conversions consécutives, c'est à dire 3 couches.
De plus dans alglib maximum 2 couches cachées, et d'après vos observations vous avez besoin de 3 conversions consécutives, c'est à dire 3 couches.
3 couches, ce n'est rien du tout.(
Je me suis un peu trompé dans ma structure NS, d'ailleurs.
c'était15-20-15-10-5-1
Ça devrait être 15-15-20-15-10-5-1. Le premier nombre est le nombre d'entrées.
3 couches, ce n'est rien du tout.(
Je me suis un peu trompé dans ma structure NS, d'ailleurs.
c'était15-20-15-10-5-1
Ça devrait être 15-15-20-15-10-5-1. Le premier nombre - le nombre d'entrées.
Un total de 1030 échelles n'est pas faible. Et combien de données d'entrée (rangées) ?
Un total de 1030 échelles n'est pas faible. Et combien d'entrées (lignes) y a-t-il ?
Excusez-moi ? Qu'est-ce que tu veux dire ? Le NS a 15 entrées - le 1er chiffre de la structure du NS. L'entrée est directement normalisée BP - 15 points.
Excusez-moi ? Qu'est-ce que tu veux dire ? NS a 15 entrées - 1er chiffre de la structure NS.
Par exemple, 10000 lignes de 15 entrées