L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 920

Nouveau commentaire
 
Mihail Marchukajtes:

Et de peur que ces gros investisseurs ne vous pendent par vos coxies..... :-)

Je porte une armure depuis longtemps, au cas où...

 
Existe-t-il un moyen d'utiliser le clustering pour nos besoins ? J'ai essayé de diviser l'échantillon en 10 grappes et cela s'est avéré être une connerie - 0 solution correcte, ou devrions-nous faire 100-1000 de ces grappes ?
 
Aleksey Vyazmikin:
Est-il possible d'utiliser le clustering pour nos besoins ? J'ai essayé de diviser l'échantillon en 10 clusters et cela s'est avéré être une connerie - 0 solutions correctes, ou ces clusters devraient être de 100-1000 ?
Ouais, c'est des conneries.
 

Il est possible d'ouvrir ma classe RL en tant que projet partagé pour ceux qui le souhaitent, si quelqu'un a un désir effréné de faire quelque chose de plus avec cette classe.

possibilités pour le moment :

  • création d'un ensemble d'un nombre quelconque d'agents
  • attributs individuels pour chaque acteur (nombre d'arbres, paramètre r)
  • différents prédicteurs peuvent être assignés à chaque agent (tout nombre arbitraire).
  • abandon des agents après la formation
  • formation d'agents sélectionnés pour fusionner, et non pour gagner
  • ajout et suppression faciles d'agents en quelques lignes
  • fief d'encouragement pour l'instant un seul, mais vous pouvez facilement ajouter différentes variantes à choisir, pour chaque agent de l'ensemble (la chose la plus créative à faire)

Ou un article avec une description détaillée ?

Ou un terrain de jeu

 
Maxim Dmitrievsky:

Il est possible d'ouvrir ma classe RL en tant que projet partagé pour ceux qui le souhaitent, si quelqu'un a un désir effréné de faire quelque chose de plus avec cette classe.

possibilités pour le moment :

  • création d'un ensemble d'un nombre quelconque d'agents
  • attributs individuels pour chaque acteur (nombre d'arbres, paramètre r)
  • différents prédicteurs peuvent être assignés à chaque agent (tout nombre arbitraire).
  • abandon des agents après la formation
  • formation d'agents sélectionnés pour fusionner, et non pour gagner
  • ajout et suppression faciles d'agents en quelques lignes
  • fief d'encouragement pour l'instant un seul, mais vous pouvez facilement ajouter différentes options à choisir, pour chaque agent de l'ensemble (la chose la plus créative à faire)
Ou un article avec une description détaillée ?

Quel que soit le format, l'information sera utile, le plus important étant que le matériel ait été présenté dans un langage accessible !

 
Aleksey Vyazmikin:

Quel que soit le format, les informations seront utiles, l'essentiel étant que le matériel soit présenté dans un langage accessible !

C'est une simple classe et quelques méthodes, je ne sais pas si c'est plus simple...

//+------------------------------------------------------------------+
//|Multiple RL agents class                                          |
//+------------------------------------------------------------------+
class CRLAgents
  {
private:
   struct Agents
     {
      double            inpVector[];
      CRLAgent         *ag;
     };
   double            dropoutAgent[];
   bool              dropout;
public:
                     CRLAgents(int,int,int,double);
                    ~CRLAgents(void);
   Agents            agent[];
   void              updatePolicies(double);
   void              updateRewards();
   double            getTradeSignal();
   void              setAgentSettings(int,int,int,double,bool);
   void              dropoutAgents(int&[]);

  };

Je ne peux pas donner de leçons sur l'alphabet, je ne suis pas un professeur.

 
Maxim Dmitrievsky:

Il est possible d'ouvrir ma classe RL en tant que projet partagé pour ceux qui le souhaitent, si quelqu'un a un désir effréné de faire quelque chose de plus avec cette classe.

possibilités pour le moment :

  • création d'un ensemble d'un nombre quelconque d'agents
  • attributs individuels pour chaque acteur (nombre d'arbres, paramètre r)
  • différents prédicteurs peuvent être assignés à chaque agent (tout nombre arbitraire).
  • abandon des agents après la formation
  • formation d'agents sélectionnés pour fusionner, et non pour gagner
  • ajout et suppression faciles d'agents en quelques lignes
  • fief d'encouragement pour l'instant un seul, mais vous pouvez facilement ajouter différentes variantes à choisir, pour chaque agent de l'ensemble (la chose la plus créative à faire)

Ou un article avec une description détaillée ?

Ou un terrain de jeu.

Article avec code source. Si le dépôt public sera conservé pour toujours, il suffit de créer un lien vers celui-ci.
Si vous décidez de le piétiner, déposez d'abord le projet dans votre courrier électronique).
 
Maxim Dmitrievsky:

C'est une simple classe et quelques méthodes, je ne sais pas si c'est plus simple...

Je ne peux pas donner de leçons sur l'alphabet, je ne suis pas un professeur.

Il serait bien de voir un commentaire pour chaque ligne - on ne peut que deviner à partir du nom. Pourquoi deviner ?

 
Aleksey Vyazmikin:

Il serait formidable de voir un commentaire sur chaque ligne - ce qu'il faut écrire là, on ne peut que le deviner à partir du titre. Pourquoi deviner ?

Je le ferai pour 50 roubles.)

 
Maxim Dmitrievsky:

Je le ferai pour 50k :)

C'est comme ça que ça se passe, beaucoup d'articles sont écrits, mais le code qui s'y trouve est souvent illisible pour les programmeurs novices... Pourquoi pensez-vous que les gens les ont écrites ? Qui les comprendrait ou vivrait sans elles ?

1...913914915916917918919920921922923924925926927...3399
Nouveau commentaire