L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 627
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Mi sono chiesto perché ha cancellato il primo post. Ha bloggato lo schema. =)
Sì, mi sono solo stancato di cercare i miei stessi messaggi sul forum :D così posso almeno darvi un link
Non voglio ancora fare un articolo qui, ma se il risultato è interessante, posso farlo più tardi
Sono pigro e lo faccio lentamente, con una settimana di pausa :)
Non voglio ancora fare un articolo qui, ma se il risultato è interessante, posso farlo più tardi
Sono pigro e lo faccio lentamente, con una settimana di pausa :)
ha abbozzato un nuovo diagramma di rete, questa è la prima descrizione. Ne arriveranno altri (si spera)
Ho creato un blog per il memoriale perché sono stanco di cercare idee sul forum
https://rationatrix.blogspot.ru/2018/01/blog-post.html
Stai confondendo il caldo e il morbido. Alimentare i dati del risultato netto è una pratica errata.
Confonderai semplicemente la rete, e non sarà in grado di capire perché lo stesso modello sta salendo in un caso e scendendo in un altro.
Questo perché i dati sono stati confusi con i valori dei risultati precedenti. Questo si riferisce sia al risultato di un commercio precedente che al capitale.
State cercando di inserire una funzione di fitness nel corpo della griglia stessa. Ma sapere cosa è bene cosa è male è una conoscenza estranea, non ha niente a che vedere con il meccanismo della griglia.
Se volete alimentare la storia passate dalle MLP alle maglie ricorsive.
Ma la tua ipotesi è (IMHO) kotopedo.
ZS E sì, già che ci sei, hai scritto che ci sono problemi di riqualificazione. La moderna scienza NS ha risolto questo problema molto tempo fa.
Il modo più semplice, chiaro ed efficiente è la convalida incrociata (cercala su Google).
State confondendo il caldo e il morbido. È una cattiva pratica alimentare i dati del risultato netto.
Confonderai semplicemente la griglia, e non sarà in grado di capire perché lo stesso modello sta salendo in un caso e scendendo in un altro.
Questo perché i dati sono stati confusi con i valori dei risultati precedenti. Questo si riferisce sia al risultato di un commercio precedente che al capitale.
State cercando di inserire una funzione di fitness nel corpo della griglia stessa. Ma sapere cosa è bene cosa è male è una conoscenza estranea, non ha niente a che vedere con il meccanismo della griglia.
Se volete alimentare la storia passate dalle MLP alle maglie ricorsive.
Ma la tua ipotesi è (IMHO) un cotopo.
A quanto pare le reti neurali per voi consistono in una sola definizione: il Perseptron. IMHO, non siete nemmeno consapevoli del fatto che questa è solo la punta visibile dell'iceberg, e anche molto piccola.
E il sovrallenamento non è stato ancora battuto da nessuno. Non hai una grande comprensione del Ministero della Difesa.State confondendo il caldo e il morbido. È una cattiva pratica alimentare i dati del risultato netto.
Confonderai semplicemente la griglia, e non sarà in grado di capire perché lo stesso modello sta salendo in un caso e scendendo in un altro.
Questo perché i dati sono stati confusi con i valori dei risultati precedenti. Questo si riferisce sia al risultato di un commercio precedente che al capitale.
State cercando di inserire una funzione di fitness nel corpo della griglia stessa. Ma sapere cosa è bene cosa è male è una conoscenza estranea, non ha niente a che vedere con il meccanismo della griglia.
Se volete alimentare la storia passate dalle MLP alle maglie ricorsive.
Ma la tua ipotesi è (IMHO) cotopo.
Mi piacerebbe fare un analogo di una griglia di sostegno. Le reti ricorrenti purtroppo non hanno nessun concetto di ambiente e nessuna risposta. Le reti con rinforzo sì. La prima cosa che mi viene in mente è di prenderlo a calci se le sue prestazioni all'esterno sono insoddisfacenti, per esempio tramite l'eq.
forse un cotopec, non lo so io, imho... è solo divertente :) ed è facile da usare, non ci vuole molto.
E sì, già che ci sono, hai scritto che ci sono problemi con il sovrallenamento. La moderna scienza NS ha risolto questo problema molto tempo fa.
Il modo più semplice e più chiaro ed efficace è la convalida incrociata (cercala su Google).
So tutto, anche la convalida incrociata è un adattamento, ma più sottile.
La ricorrenza si ripete anche su se stessa e a volte non può imparare
e non capisco bene - dici che non puoi alimentare le uscite della rete con gli ingressi e poi mi dici di usare la ricorrenza... :) ed è tutto ciò che fa, mangia le sue uscite
una ricorrenza è, nel caso più semplice, una MLP regolare che mangia se stessa
So tutto su di esso, la convalida incrociata è anche un'applicazione ma più sofisticata
La ricorrenza si ripete anche su se stessa e a volte non può imparare
e non capisco - dici che non puoi alimentare le uscite della rete agli ingressi e poi mi dici di usare la ricorrenza... :) ed è tutto ciò che fa, mangia le sue uscite
Una recidiva è fondamentalmente una MLP che mangia se stessa.
No, stavo dicendo che non si possono mescolare i dati di mercato con le uscite della rete.
In altre parole, la vostra rete elabora le quotazioni, mentre voi la alimentate con i dati relativi al successo o meno di un trade precedente.
E in generale, se la rete ha funzionato bene o no, questa è un'unità separata (la chiamavo funzione di fitness in GA, in NS si chiama funzione di errore, ma l'idea è la stessa).
Supponiamo che addestriate una rete tramite backprop, si scopre che avete un errore che diventa parte dei dati, olio di burro. Spero che tu capisca cosa voglio dire.
Giudicare da tutte le reti neurali per voi consiste in una definizione - il Perseptron. IMHO, non sei nemmeno consapevole che questa è solo la punta visibile dell'iceberg, e anche quella è minuscola.
E nessuno ha mai sconfitto la riqualificazione. Avete poca comprensione della sfera del Ministero della Difesa.Stavo parlando della rete specifica presentata da Maxim.
Se non capisci tre frasi ... Sai, perché dovrei dirtelo))