L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 619
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Non capisco il volume, 10.000 esempi di stati non sono sufficienti per la formazione?
Può essere o non essere sufficiente. Dipende da cosa si insegna e da come lo si insegna.
Nelle mie prime versioni di ~10000 non era niente di niente. E in quest'ultimo, dopo aver cambiato il modello d'insegnamento con lo stesso NS tutto va bene.
In questo caso, il modello statico a 100 barre sarà castrato, e credo che non porterà alla ricerca desiderata di un possibile modello (
Sto dicendo che l'architettura dovrebbe essere costante, e su ogni nuovo caso si sposta in avanti la finestra di "attenzione". In questo modo la serialità e la natura unica di un particolare set di dati saranno tracciati.
Un tick di apprendimento: i è l'indice corrente. input = [i-100, i], output = [i+1, i+6]. E di conseguenza i è nuovo ogni volta.
Non vi ho detto di servire gli stessi bar. =)
Sto dicendo che l'architettura dovrebbe essere costante, e su ogni nuovo caso si sposterà in avanti la finestra di "attenzione". In questo modo la serialità e la natura unica di un particolare set di dati saranno tracciati.
Un tick di apprendimento: i è l'indice corrente. input = [i-100, i], output = [i+1, i+6]. E di conseguenza i è nuovo ogni volta.
Ok, mi spiego. per esempio abbiamo 5 entrate price cloze e 1 uscita price cloze, spostando la finestra barra per barra cerchiamo un pattern in queste 5 barre per la sesta. Non abbiamo stabilito in anticipo che la combinazione di queste 5 barre sia uguale. Ora immaginate che la combinazione sia sempre la stessa, qual è la risposta della rete neurale? Non credo che tu debba rispondere. Ora, inoltre, nel mio caso si scopre che le combinazioni sono sempre le stesse, ma la lunghezza è diversa e non può essere tagliata. La dipendenza della lunghezza non è cruciale per l'avanti, ma penso che sia importante anche per me, quindi non posso tagliare la lunghezza. Stavo pensando di allungare quelli che sono più corti, ma poi perderanno la loro immagine, che è la scommessa originale. Probabilmente totalmente confuso.....
Se non si taglia, allora sono necessarie diverse reti neurali, 100 per 200 e 250
Maxim, che cosa alimenta la rete neurale di input? Von Koldun inserisce degli incrementi, e voi?
anche ) con diversi ritardi, voglio anche aggiungere momenti di distribuzioni
e ritardo. Una rete con feedback. In effetti, ci sono 2 reti.
Ma sono stato pigro ultimamente... probabilmente perché ho letto troppi libri... Tre libri di mille pagine in 1,5 settimane :D
Forse è perché fai il modello di una lunghezza stazionaria e non ottieni il giusto risultato? Ne sono uscito aggiungendo un semplice ciclo per aumentare la lunghezza del modello e ora ottengo una buona immagine in qualsiasi momento. Ma l'acqua in avanti ha ancora lo stesso 50/50 e ora sto cercando metodi per riordinare...
il portafoglio non è stazionario, non va da sigma a sigma, si incrina periodicamente... e poi si ricalcola e si incrina di nuovo
se non c'è determinismo globale come tra alcuni indici/azioni, allora negoziare un portafoglio è come negoziare 1 simbolo, ma con costi aggiuntivi
o decomporre un simbolo, creare un portafoglio da esso e scambiare un simbolo )))
Se non lo tagli, allora hai bisogno di diverse reti neurali, 100 per 200 e 250
Grazie per il consiglio, probabilmente è più corretto, ma nel robot basta mettere il segnale di diverse reti invece di uno...
Grazie per il consiglio, probabilmente sarebbe meglio, ma in un robot basta mettere il segnale da diverse reti invece di uno ...
Perché diversi? Da quello con la cui lunghezza sono stati inviati i dati. Non si può ottenere la risposta dal secondo con una lunghezza diversa.
Non insieme. Ma uno per uno - sì.
Perché diversi? Da quello con cui la lunghezza dei dati è stata presentata. Non si può ottenere una risposta da un secondo con una lunghezza diversa.
Quindi non si può avere un insieme. Ma uno alla volta, sì.
Mi sono espresso male, hai ragione. la logica sarà la seguente, il modello è stato costruito, la lunghezza del modello è stata determinata e la rete addestrata che corrisponde alla lunghezza del modello corrente è stata lanciata. è solo che alla fine ci saranno diverse reti nel robot contemporaneamente così come i modelli per lunghezza.
beh, la non stazionarietà del portafoglio, non va da sigma a sigma, ma si incrina periodicamente... e poi si ricalcola e si incrina di nuovo
diciamo, se non c'è determinismo globale come tra alcuni indici/azioni, allora il trading di un portafoglio è come il trading di 1 simbolo, ma con costi extra.
Esattamente giusto, ma hai il vantaggio di impostare il portafoglio in modo tale che la tua analisi può essere fatta ogni ora senza aspettare che una tale forma appaia su una coppia. Mettiamola in un altro modo, per esempio io analizzo solo 10 barre dalla storia per prevedere 1 barra in futuro e una rete neurale troverà centinaia di modelli da queste 10 barre, ma io suggerisco di addestrare una rete neurale su 1 modello e avanti