L'étiquette du marché ou les bonnes manières dans un champ de mines - page 45
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Convergence des poids pendant l'entraînement (pour l'illustration, j'ai pris 100 époques, mais 24 suffisent).
Abscisse - numéro d'époque, ordonnée - valeur d'un poids particulier (il y en a 24 au total).
Et sur la grille entraînée, j'ai rarement les valeurs des poids au-delà de +/-1, donc pour l'instant je pense que l'arrangement mutuel des poids (après l'entraînement) est ce qui est important, et leurs valeurs absolues sont probablement suffisantes pour les placer dans une seule gamme. Donc, selon toute vraisemblance, c'est GTR qui règne ici.
Comme la théorie générale de la relativité d'Einstein ?
Exactement - :)
Tu sais ce que les filets me rappellent le plus ? Les gens... Pourquoi aller loin, prenez par exemple la façon dont j'apprends de vous - c'est un ajustement trivial de mes "balances"... - :)
Et l'image est très similaire - de l'audition accidentelle, la lecture, en passant par le choc de l'incompréhension totale et enfin le "clic" ... vous savez dans quelle direction aller.
Je me souviens d'un jeu de mots qui disait que même si vous réunissiez un panel d'imbéciles, vous ne trouveriez jamais une bonne solution.
Pourquoi ai-je voulu un comité ? Parce que j'ai l'habitude de penser en termes de dindons - comme si un dindon était faux ou à découvert, alors deux dindons sont plus fiables, et trois ou plus sont très bien. Cependant, lorsque je regarde les Expert Advisors de Reshtov (c'est un homme bien lui-même), qui ont une douzaine d'indices intégrés, je pense souvent à ce jeu de mots...
La génétique est une salope. Je peux le justifier.
>> J'ai hâte d'y être.
J'ai hâte d'y être.
Ok. La génétique est un algorithme universel.
N'importe lequel des algorithmes actuels d'apprentissage des réseaux neuronaux (autres que la génétique et autres).
est spécialisée et a priori meilleure parce que la génétique ne prend pas en compte les spécificités du domaine.
C'est à peu près la même chose que de chercher l'aire d'une figure arbitraire en utilisant la méthode de Monte Carlo.
Et en général, ce n'est pas moi qui dois justifier, mais vous qui devez justifier votre affirmation selon laquelle "la génétique est reine".
>> Encore une fois, la méthode de descente de gradient est spécialisée, alors que la génétique est universelle.
à YDzh
Qu'est-ce que vous en retirez avec la génétique ? J'ai perdu deux mois de mon temps avec ça. Tout d'abord, 8 paramètres ne sont rien. Optimiser les blocs de code séparément est absurde - le réseau doit être un tout, sinon ce n'est pas un réseau du tout. Supposons que vous ayez 8 paramètres plus que suffisants, alors après l'optimisation vous devez prendre un résultat (parmi dix mille) et le voici... C'EST ICI...)
Eh bien, vous n'avez pas le choix ! Bien sûr, vous pouvez faire confiance à Nadezhda Petrovna et choisir le solde le plus élevé, ou le prélèvement le plus faible, mais ce serait à pile ou face, et cette dame est inconstante.
Ok. La génétique est un algorithme universel.
N'importe lequel des algorithmes actuels d'apprentissage des réseaux neuronaux (autres que la génétique et autres).
est spécialisée et a priori meilleure car la génétique ne tient pas compte des particularités du domaine.
C'est à peu près la même chose que de chercher la surface d'une figure arbitraire par la méthode de Monte Carlo.
Et en général, ce n'est pas moi mais vous qui devriez justifier votre affirmation selon laquelle "la génétique est reine".
Comme je le répète, la méthode de descente de gradient est spécialisée, la génétique est universelle.
À mon goût, la génétique est mieux appliquée lorsque le résultat attendu est difficile à formuler. Si vous considérez la reconnaissance optique, ou XOR, alors c'est clair : voici l'entrée, voici les données que je veux obtenir à la sortie. Et dans le cas du Forex, qu'est-ce que je veux obtenir comme résultat ? Profit. Et qu'attendons-nous d'un seul tick ou d'une seule barre ? Je ne sais pas. Ou bien nous devons développer une stratégie, selon laquelle le SN doit agir dans ma compréhension - et ensuite l'adapter à cette stratégie de comportement. La génétique permet à NS de "se réaliser de manière optimale" sur les données d'entrée afin de réaliser des bénéfices. Grâce à ce critère, il a la possibilité de se reproduire davantage. Il s'agit d'une approche plus souple.
Et dans le cas du forex, qu'est-ce que je veux en retirer ? Profit. Sur un seul tick ou une seule barre, qu'attendons-nous ? Je ne sais pas.
Vous n'avez pas besoin d'être si rapide... Vous savez - :)
Pour moi, le prochain signe d'incrément sur la sortie est suffisant, et je ferai moi-même un bénéfice.
Vous n'avez pas besoin d'être si rapide... dans les bas-fonds, vous savez - :)
Pour moi, le signe de la prochaine augmentation est suffisant, et je ferai moi-même un bénéfice.
Eh bien, disons que sur les petites échéances, ce signe ne vous donnera rien. A cause de la propagation, bien sûr.
Disons simplement que sur les petites échéances, ce signe ne vous sera d'aucune utilité. A cause de la propagation, bien sûr.
Pourquoi ai-je besoin de délais ? Celui qui les a inventés, qu'il en fasse le commerce.