L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 602
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Per quanto riguarda l'interesse, forse avete sentito parlare di grafici TensorFlow, Protocol Buffers, generazione di codice per diverse piattaforme e lingue, cioè essenzialmente a basso livello, quindi faccio lo stesso, solo per il mio linguaggio NS e MQL.
Non solo ne ho sentito parlare, ma lo uso. Ma con il linguaggio R per l'esecuzione in MT. Quindi abbiamo un approccio e una direzione diversi. I miei sviluppi non vi saranno utili. Probabilmente non hai sentito - Hlaiman EA Generator.
Ne ho sentito parlare, l'ho letto. Non è il percorso che voglio fare.
Visualizzazione di grafici, topologie NS, serializzazione, formati ProtoBuf, elaborazione batch e importazione/esportazione di array n-dimensionali Pesi NumPy di NS, ecc.
Se avete tali informazioni o esperienza nella loro realizzazione, sarei disposto a discuterne con voi.
Ripeterò ancora una volta. Abbiamo un approccio e una direzione diversi. La mia esperienza non vi sarà utile.
Buona fortuna
Forse al contrario, i nostri sviluppi saranno utili per voi, per esempio Hlaiman EA Generator con console Python e R - ambiente integrato contenente elementi di TensorBoard e RStudio, componenti nativi NS e connessione con MT4, MT5 terminali tramite DLL, NamedPipes e REST.
Andiamo, Mikhail.
ma è una macchina virtuale, e usano la loro gpuha).
Questo mi ricorda. Ho già visto questo progetto. Sono sicuro che in tali progetti è possibile creare e salvare, così come scambiare modelli prima di volerli insegnare. Perché quando si è arrivati al dunque questa risorsa non ha funzionato. C'è un litro sull'argomento ... Leggilo ...
Questo mi ricorda. Ho già visto questo progetto. Sono sicuro che tali progetti hanno la capacità di creare e salvare, così come lo scambio di modelli prima di volerli insegnare. Perché quando si è arrivati al dunque questa risorsa non ha funzionato. C'è un litro sull'argomento ... ...per leggere...
C'è un codice Python standard, l'interfaccia si impara in 15 minuti. Almeno, ho capito tutto in una volta anche se non conoscevo molto bene python... Le basi di Python si imparano in diversi giorni. Tutto il resto - i libs del MO. In breve, è molto facile iniziare. Ma se non sei sicuro di cosa ti serve - è meglio non farsi coinvolgere :) Sto solo imparando diverse reti neurali lì.
Dovresti, perché sei attaccato a un predictor e non conosci le basi per poter iniziare. Ci vuole almeno un anno per imparare le basi senza alcuna abilità matematica.
Il vantaggio è che non hai bisogno di installare l'ambiente sul tuo computer e non ne hai bisogno per la ricerca o lo studio della lingua.
per esempio Bayesian terwer - sai come funzionano i NS in sostanza? sulle distribuzioni a priori e a posteriori, il paradosso di Monty Hall, i metodi di formazione... O come SVM è diverso da RBMc'è un normale codice python, l'interfaccia si impara in 15 minuti. Almeno ho capito tutto in una volta, anche senza conoscere bene python... le basi di python si imparano in pochi giorni. Tutto il resto - i libs del MO. In breve, è molto facile iniziare. Ma se non sei sicuro di cosa ti serve - è meglio non farsi coinvolgere :) Sto solo imparando diverse reti neurali lì.
Dovresti, perché sei attaccato a un predictor e non conosci le basi per poter iniziare. Ci vuole almeno un anno per imparare le basi senza alcuna abilità matematica.
il lato positivo è che non devi installare l'ambiente sul tuo computer e non ne hai bisogno per nessuna ricerca o apprendimento delle lingue
Conosco abbastanza bene le basi del MoD. La sintassi di Python, ecc. è un'altra questione. D'accordo. Voglio controllare i servizi pubblici, come costruiscono i modelli e se sono migliori dei miei su OOS. Posso già trarre delle conclusioni. Teoricamente è possibile replicare i principi di base dell'ottimizzatore per fare una caratteristica comparativa adeguata....
Conosco abbastanza bene le basi di MoD. La sintassi di Python, ecc. è un'altra questione. D'accordo. Voglio controllare i servizi pubblici, come costruiscono i modelli e se sono migliori dei miei su OOS. Lì posso già trarre delle conclusioni. Teoricamente è possibile ripetere i principi di base dell'ottimizzatore in modo che la caratteristica comparativa sia adeguata....
Beh, per ripetere l'ottimizzatore bisogna studiare tutta la teoria, comprese le probabilità... Queste cose non si capiscono con uno schiocco di dita)
Sono scritti da persone spaventosamente intelligenti)
Ivan, per esempio, ha scritto il suo Hlaimann ... È un peccato, prova a scrivere qualcosa del genere :)
Tu ed io, gli utenti possono solo invidiarti in silenzio e imparare le basi!
Beh, per replicare un ottimizzatore bisogna studiare tutta la teoria, comprese le probabilità... queste cose non si realizzano con uno schiocco di dita)
Sono scritti da persone molto intelligenti)
Ivan, per esempio, ha scritto il suo Hlaimann ... È un peccato, prova a scrivere qualcosa del genere :)
Tu ed io, utenti come noi, dobbiamo solo invidiare in silenzio e imparare le basi.
La cosa principale è capire il principio dell'approccio. L'implementazione sarà diversa per ognuno....
La cosa principale è capire il principio dell'approccio. L'implementazione sarà diversa per ognuno....
il principio dell'approccio è tutta matematica non intuitiva :)
esempio semplice
Era uno scherzo. Niente battute - attorcigliare il colpo di scena, vedere che effetto fa.
Se gli input sono adeguati al compito, si può fare su "1 neurone".
Nel contesto di mo, ideologicamente corretto a toxic-a.
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Professore sulle reti profonde - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31 min. "Non c'è ancora molta scienza in giro, ma molta magia voodoo".
Non riesco ancora a capire quale sia meglio - sigmoide o tangente... ) Alcuni dicono tangente, ora lo sto leggendo.
E sarebbe interessante ottimizzare la ripidità, ma può essere fatto in un pacchetto homebrew. I pacchetti già pronti probabilmente non permettono di farlo.
Stavo confrontando queste caratteristiche - la sigmoide dà meno errori della tangente. Ma forse questo è vero solo per una sezione del test scelta a caso. Dobbiamo fare un confronto più ampio.
Non credo che il secondo paragrafo sia importante. Uno spostamento di un neurone sposterà 0,5 sigmoide a 0 se dà meno errore, e anche 0 tangente a qualsiasi altro valore si sposterà.
E sarebbe interessante ottimizzare la ripidità, ma può essere fatto in un pacchetto homebrew. I pacchetti già pronti probabilmente non permettono di farlo.
Stavo confrontando queste caratteristiche - la sigmoide dà meno errori della tangente. Ma forse questo è vero solo per una sezione del test scelta a caso. Dobbiamo fare un confronto più ampio.
dicono che ReLU è meglio :)
il libe Fuzzy mt5 ha tutti i tipi di f-ioni, e dai pezzi si può costruire il NS originale, metà NS metà esperto, ma addestrare in ottimizzatore poi