L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 405
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Beh, il compito del 1° post penso sia interessante per tutti per testare il loro sistema MO.
Hai un generatore interessante. È scritto da solo?
Avete diviso la trama in 2 o 3. Cosa si ottiene con dati non familiari?
Questa è una continuazione del generatore EA descritto nell'articolo, verso la foresta).
Ma gli esperimenti pratici su questi dati, credo, non hanno molto senso, dato che l'esempio sembra essere puramente accademico.
Questa è una continuazione del generatore EA descritto nell'articolo, verso la foresta).
Ma gli esperimenti su questi dati, penso che non hanno molto senso, come l'esempio sembra essere puramente accademico.
Fatto anche 1 derovo, che ricordava completamente il file di input, ma su nuovi dati tutto va male:
Errore medio sulla sezione di allenamento (60,0%) =0,000 (0,0%) nTrees=1 codResp=1
Errore medio sulla convalida (20,0%) patch =0,706 (70,6%) nTrees=1 codResp=1
Errore medio sul test (20,0%) trama =0,701 (70,1%) nTrees=1 codResp=1
Quindi ha senso
Suggerisco di organizzare un concorso per i modelli IR. I modelli possono essere qualsiasi cosa, anche se sono messi insieme, non è il punto - la cosa principale è avere un elemento di apprendimento / selezione dei pesi / ottimizzazione. Potete giocare con le demo. Per non impegnarsi in inutili discussioni su cosa funziona e cosa no :)
La verità nasce nelle discussioni)Il problema è che molte persone qui sono inclini a fare affermazioni infondate - che tutto questo non ha senso e non funzionerà, ma non dovrebbe funzionare così e così via... senza confermare le loro parole praticamente con niente. In altre parole, una persona o sta solo parlando senza capire di cosa sta parlando, o capisce davvero e ha dei risultati...
Il problema è che molte persone qui sono inclini a fare affermazioni infondate - che tutto questo non ha senso e non funzionerà, ma non dovrebbe funzionare così e così via... senza confermare le loro parole praticamente con nulla. Cioè una persona o è solo ironica, senza capire di cosa sta parlando, o capisce davvero e ha dei risultati...
Suggerisco di organizzare un concorso per modelli MO, i modelli possono essere qualsiasi cosa, anche autocostruiti, non è il punto... la cosa principale è che ci sarebbe un elemento di apprendimento/selezione dei pesi/ottimizzazione. Potete giocare con le demo. Per non essere coinvolti in inutili discussioni su cosa funziona e cosa no :) E sarà subito chiaro chi capisce davvero come la MI può essere applicata nei mercati e chi sta solo blaterando :)
Preferisco i risultati pratici e li seguo, per esempio metto indicatori e Expert Advisors funzionanti sul mercato e se il loro codice è creato da un generatore senza alcuna programmazione aggiuntiva, allora è gratis.
No, voglio solo dire che Michael è attaccato, per esempio, che usa qualche schifezza di Reshetov ... ma non offrono un sostituto e non lo capiscono nemmeno del tutto :)
Ho confrontato i modelli - dà una minore percentuale di errori nel campione di prova, che cosa più ho bisogno di qualche prova :) Almeno è meglio dei legni e del semplice mlp, e come applicarlo è già il 3° problema.
Poi farà un monitoraggio fantastico e farà a pezzi tutti i teorici :D
No, voglio solo dire che Michael è attaccato, per esempio, che usa qualche schifezza di Reshetov ... ma non offrono un sostituto e non lo capiscono nemmeno del tutto :)
Ho confrontato i modelli - dà una minore percentuale di errori nel campione di prova, che cosa più ho bisogno di qualche prova :) Almeno è meglio dei legni e del semplice mlp, e come applicarlo è già il 3° problema.
Poi scriverà un fantastico strumento di monitoraggio e farà a pezzi tutti i teorici :D
Forse c'è qualcosa di interessante in questo sistema?
Se hai capito questo nuovo modello - dimmi come sceglie quelli giusti su 100 input, per alimentare due RNN (ci sono 8 input ciascuno, giusto?)? Ricerca completa di 8 su 100? Con il calcolo di ciascuno e la selezione del migliore? O la genetica o un altro tipo di selezione?
Non so come viene fatta esattamente la selezione, ma c'è una regola, appena il modello viene riqualificato, c'è una complicazione del modello. Con qualsiasi formazione il numero di input è sempre diverso. Tutto dipende dalla divisione del campionamento per l'addestramento e il test per casualità....
Questo è il secondo giorno che il modello conta..... Questo è ciò che significa quando si rimuove la spazzatura da un set.... :-)
Se capite questo nuovo modello, come fa a selezionare gli input giusti su 100 per alimentare due RNN (ci sono 8 input ciascuno, giusto?)? Ricerca completa di 8 su 100? Con il calcolo di ciascuno e la selezione del migliore? O la genetica o un altro tipo di selezione?
Non ho ancora capito come setaccia i predittori non informativi, sono in procinto di riscriverlo su mkul
ci vorrebbe un drago per riscrivere e capire qualcosa, ecco perché ho scritto 2 settimane al più presto )