L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 787

 
Maxim Dmitrievsky:

Volevo solo discuterne con qualcuno, ma nessuno tranne il mago ne sa qualcosa, quindi ne parlerò con me stesso.

:)))))))))))) Sono soprattutto i bambini da queste parti, Maxim. E non si dovrebbe litigare con Koldun - si dovrebbe leggere attentamente ciò che scrive. A proposito, come i miei opus rampanti :)))))))

 
Alexander_K2:

:)))))))))))) Sono soprattutto i bambini da queste parti, Maxim. E non si dovrebbe litigare con Koldun - si dovrebbe leggere attentamente ciò che scrive. Così come i miei opus rampanti :)))))))

Stai andando bene, Alexander, ma non ne ho capito la metà, quindi non posso ancora dire nulla :) E ho una scarsa comprensione delle distribuzioni, come confrontarle e trasformarle, ecc. semplicemente non l'ho mai fatto.

Lo esaminerò più tardi

 
Maxim Dmitrievsky:

RL è un modello con un insegnante, ma non gli si insegna, e gli output sono selezionati casualmente e poi aggiornati (questo è chiamato apprendimento per rinforzo)

Cosa dovrei confutare? Il sovrallenamento può essere in entrambi i modi, a seconda di quanto siano informativi i tratti

sembrate persone intelligenti, ma scrivete delle sciocchezze, tutte le stesse cose per 100 motivi

Volevo solo discutere di questo metodo con qualcuno, ma a parte Wizard nessuno ne sa niente

È un processo di riapprendimento.

Ho capito bene che il problema del retraining è lo stesso per tutti i modelli e un separato, indipendente.

1. I modelli con rinforzo risolvono il problema con l'insegnante stesso, in qualche modo automatizzano il processo?

2. I modelli con rinforzo non creano ulteriori problemi nell'area del sovraapprendimento? Beh, almeno dal fatto che anche l'insegnante si è adattato alla zona?

 
SanSanych Fomenko:

Ho capito bene che il problema di riqualificazione è lo stesso per tutti i modelli e uno separato e autonomo.

1. I modelli con rinforzo risolvono il problema con l'insegnante stesso, in qualche modo automatizzano il processo?

2. I modelli con rinforzo non creano ulteriori problemi nell'area del sovraapprendimento? Beh, almeno dal fatto che anche l'insegnante viene abbinato alla trama?

Penso che l'auto-rinforzo

1. sì

2. può creare incomprensioni, poiché le etichette di uscita cambieranno costantemente mentre vengono insegnate e abbinate. Ma è possibile analizzare la dinamica delle etichette e trovare gli insiemi con il minor numero di adattamenti

 
Maxim Dmitrievsky:

Stai andando alla grande, Alexander, ma non ne capisco la metà, quindi non posso ancora parlarne :) e non capisco bene le distribuzioni, come confrontarle, trasformarle, ecc.

Ci darò un'occhiata più tardi.

80% di ingressi corretti...

È una questione di opinioni.

Personalmente penso che il 100% non sia sufficiente. Più precisamente, una tale stima di TC non è affatto applicabile nella sostanza.

TS dovrebbe fare trading nel seguente modo: qualsiasi entrata - compra/vendi e guadagna sempre!

 
Maxim Dmitrievsky:

Stai andando alla grande, Alexander, ma non ne capisco la metà, quindi non posso ancora parlarne :) e non capisco bene le distribuzioni, come confrontarle, trasformarle, ecc.

Ci darò un'occhiata più tardi.

Non c'è molto da leggere. Al contrario, sto leggendo questo thread - in attesa di una svolta nella ricerca del graal neurale. E sono sicuro che succederà presto. Seriamente. E posso anche indovinare il nome della persona che ci sta per soffiare letteralmente via con i risultati. Ma non lo dirò. Che ci sia un intrigo.

 
Alexander_K2:

Non c'è molto da leggere. Al contrario, sto leggendo questo thread - in attesa di una svolta nella ricerca del graal neurale. E sono sicuro che accadrà presto. Seriamente. E posso anche indovinare il nome della persona che ci sta per soffiare letteralmente via con i risultati. Ma non lo dirò. Che ci sia un intrigo.

Basta che non sia silenzioso e che non scappi con borse piene di roba del forum :)

 
Maxim Dmitrievsky:

L'importante è che non se ne vada in silenzio dopo e non scappi con sacchi pieni di loro dal forum :)

Questo è sicuro!

 
Maxim Dmitrievsky:

Credo che l'indipendente

1. sì

2. può creare malintesi, poiché le etichette di uscita cambieranno costantemente durante l'addestramento e il loro adattamento. Ma è possibile analizzare la dinamica delle etichette e trovare gli insiemi con il minor numero di adattamenti

il modo più semplice è l'arresto precoce, il preapprendimento. tutto è uguale al normale apprendimento assistito dall'insegnante

 
Aleksey Vyazmikin:

Non è quello che sarà in X barre che conta, ma quello che è stato in 10 barre, cioè se X pips sono stati raggiunti in 10 barre, allora apriamo.

Mihail Marchukajtes:

Sei confuso con il tuo pollice. Mi dispiace per questo. Vi chiedo sinceramente di esprimere adeguatamente i vostri pensieri e gli eventuali argomenti contrari. Hai assolutamente ragione, guarderemo indietro di 10 barre per ottenere la previsione 10 barre dopo. Questo è il modo in cui tutti i TS-NS sono solitamente costruiti.

Costruiamo prima la previsione. Otteniamo il suo valore e poi decidiamo quali azioni intraprendere a questo valore o a quello....

Aleksey ha ragione. La previsione della quinta barra può dare +100pts e la decima - 0pts. Finiremo per perdere uno scambio. Oppure la previsione sulla decima barra può mostrarvi +100pts. Ma sulla 5a barra potremmo vedere -100 pts e tu prenderai uno stop loss. Dovreste prevedere tutte le barre da 1 a 10.
Lo svantaggio è l'aumento della complessità della rete perché ci sono più uscite e di conseguenza il calcolo richiede più tempo. Inoltre dovremmo raddoppiare il numero di neuroni negli strati nascosti...
Leggete il blog di Topkstarter - c'è anche regressione e molte idee intelligenti.