L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 540
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Mi sono imbattuto in una descrizione comprensibile di un neurone LSTM, così ho scritto un po' di codice per testarlo. Articolo -http://datareview.info/article/znakomstvo-s-arhitekturoy-lstm-setey/
Il codice prende 100 barre di eurusd m5, conta gli incrementi delle barre e il neurone lstm impara a prevedere il prossimo incremento basandosi sull'ultimo incremento conosciuto.
L'ho addestrato senza complesse equazioni analitiche, i pesi dei neuroni sono adattati dall'ottimizzazione discreta di lbfgs, è peggio ma lo farà per un semplice test.
La stima della predizione (R2) è risultata essere un po' più di zero, che è molto bassa, ma sempre meglio di una supposizione casuale. Tenendo conto che il neurone lstm non prende alcuni indicatori o array di incrementi, ma solo un valore da cui predice il prossimo, e si ripete per ogni barra, e in generale è molto semplice - il risultato è migliore di quanto mi aspettassi. Ma se prendiamo migliaia di barre allora il punteggio R2 risulta essere < 0, peccato. E sembra che il risultato di un tale modello peggiori molto a Forex su nuovi dati, ho bisogno di inventare alcune biciclette con convalida incrociata, non ci sarà alcun profitto in una forma così semplice.
Ora ho bisogno di comporre in qualche modo una rete da questi neuroni, ma non è stato menzionato nell'articolo.
A giudicare dall'immagine predice la barra precedente. O forse non capisco qualcosa?
Non ho ancora capito l'utilità di queste reti per qualcosa :)
Ho un amico che ha sempre bruciato con loro, ha imparato Keras, ha preso una semplice serie di lavoro con profitto stagionale, ha allenato la rete per quasi un giorno e poi ha imprecato.
PS. E la convergenza del modello può essere fermata all'epoca 20-40, quindi è possibile ridurre il tempo di formazione.
Non lo aggiorno da un po', quindi il codice è vecchio, ma il principio di raccolta, elaborazione e salvataggio delle previsioni, così come gli esempi di modelli di reti ricorrenti, sono lì.
Non ho ancora capito l'utilità di queste reti per qualcosa :)
Ho un amico che era sempre eccitato da loro, ha imparato keras, ha preso una serie semplice al lavoro con profitto stagionale e quasi un giorno o giù di lì ha addestrato la rete... Dopo di che ha giurato a lungo
Gli articoli su lstm mostrano che possono descrivere piuttosto accuratamente le serie temporali, meglio di tutti gli altri modelli, per esempio possono persino imparare a riprodurre l'audio digitale (voce, musica), mentre per la foresta o i neuroni ordinari questo è un compito impossibile.
Penso che con un gran numero di neuroni una tale rete descriverà il grafico della crescita abbastanza accuratamente, ma allo stesso tempo c'è una possibilità di sovralimentazione - su nuove barre il modello può essere inutile.
A giudicare dall'immagine predice la barra precedente. O mi manca qualcosa?
Il neurone Lstm predice il prossimo valore basandosi sul precedente, e in questo caso si basa così pesantemente che è persino visibile all'occhio. Se usate tutta la loro rete invece di un solo neurone, questo problema scomparirà.
Se siete interessati, ho un repository con il progetto su githab.
Non lo aggiorno da molto tempo, quindi il codice è vecchio, ma ci sono alcuni principi di raccolta, elaborazione e salvataggio delle previsioni, così come esempi di modelli ricorrenti.
A giudicare dagli articoli su lstm - possono descrivere serie temporali abbastanza accuratamente, meglio di tutti gli altri modelli, per esempio, possono anche imparare a riprodurre il segnale audio digitale (voce, musica), mentre per la foresta o i neuroni ordinari questo è un compito impossibile.
Penso che con un gran numero di neuroni una tale rete descriverà il grafico della crescita abbastanza accuratamente, ma allo stesso tempo c'è una possibilità di sovralimentazione - su nuove barre il modello può essere inutile.
Lo pensava anche lui, a giudicare dai suoi articoli
Nessuno ha una libreria cpp decente con regressione lineare? che permetterebbe un controllo delle caratteristiche... o analisi discriminante... o scaffolding... qualcosa che può essere portato :) algib è troppo semplice
regressione+foresta sarebbe meglio
alglib è troppo semplice
Semplice è male e complesso è male...
Lei è uno dei miei pochi studenti che ha qualcosa in mezzo, come un cattivo ballerino.
Anche se ho avvertito molte volte su tutto questo ML e la programmazione, che si tratta di una dabbenaggine che non ha niente a che vedere con il trading reale, le persone sono timide, deboli e povere oltre a tutto il resto, per le quali il trading è generalmente vietato (nei paesi sviluppati a livello di legislazione), Poi quando il mercato capirà chi è chi, e il mercato non imbroglia mai e non può essere imbrogliato, sarà troppo tardi, i risparmi di dieci anni di lavoro assunto evaporeranno, non li riassumeranno e dovranno mendicare o raccogliere rottami di vetro, essere senza casa in generale.
e semplice è male e complesso è male...
Lei è uno dei miei pochi studenti, che ha qualcosa sulla sua strada, come un cattivo ballerino.
Anche se ho avvertito molte volte su tutto questo ML e la programmazione, che è una dabbenaggine che non ha niente a che vedere con il commercio reale, le persone sono timide, deboli di volontà e povere per di più, alle quali è generalmente vietato il commercio (nei paesi sviluppati a livello di legislazione), Cercano di nascondersi dietro formule e codici per gettare polvere negli occhi, e poi quando il mercato capirà chi è chi, e il mercato non imbroglia mai e non può essere ingannato, sarà troppo tardi, i loro risparmi di dieci anni di lavoro assunto evaporeranno, non saranno più assunti e dovranno mendicare o raccogliere rifiuti di vetro, essere senza casa in generale.
Sei come una ragazza appiccicosa a cui è stato detto "no" cinque volte e ti manda ancora messaggi su facebook e sms.
Nessuno ha una libreria cpp decente con regressione lineare? che permetterebbe un controllo delle caratteristiche... o analisi discriminante... o scaffolding... qualcosa che può essere portato :) algib è troppo semplice
migliore regressione + impalcatura
https://github.com/Microsoft/CNTK - Multitool. Non studiato. Come opzione dll.
https://github.com/BVLC/caffe - Anche abbastanza potente, per un'opzione dll.
e semplice è male e complesso è male...
Lei è uno dei miei pochi studenti, che ha qualcosa sulla sua strada, come un cattivo ballerino.
Anche se ho avvertito molte volte su tutto questo ML e la programmazione, che è una dabbenaggine che non ha niente a che vedere con il commercio reale, le persone sono timide, deboli di volontà e povere per giunta, alle quali è generalmente vietato il commercio (nei paesi sviluppati a livello di legislazione), Poi quando il mercato capirà chi è chi, e il mercato non imbroglia mai e non può essere ingannato, sarà troppo tardi, i loro risparmi dopo dieci anni di lavoro a contratto evaporeranno, non troveranno lavoro e dovranno mendicare o raccogliere rottami di vetro, essere dei senzatetto in generale.
Insegnante, smettila di sbagliare. O sei un insegnante di spam e flooding?