L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 817

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

L'ho buttato molto tempo fa, ora sono tornato perché ci sono punti interessanti (nemmeno sulla NS bayesiana in sé, ma in linea di principio)

C'è anche in 2 parti. Cerca per autore.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

C'è anche una parte 2. Cercatelo sull'autore.

Sì, lo so.

[Andrey Dik]

Maxim Dmitrievsky:

Sì, perché non andiamo con la probabilità se nessuno ha idee?

Sento solo che questa è l'ultima cosa rimasta, e se non migliora la TS, la riqualificazione non può essere superata in linea di principio

Ci sono già alcune idee interessanti che terrò per ora per non eccitare le menti dei "simpatizzanti"

qui c'è solo un articolo interessante

https://habrahabr.ru/post/276355/

è interessante. sembra essere ben noto... ma ha contribuito a far venire in mente alcune idee nuove.

Probabilmente non è importante cosa c'è nel materiale, ma come viene presentato

[СанСаныч Фоменко]

Alyosha:

Non importa se si tratta di un marshkas con martin, ML su python o R se qualche guardia o impiegato girerà le manopole in base alla sua "intuizione", il risultato è lo stesso, Fa almeno offre consapevolmente un GARCH zoppo con il prezzo passato essendo il miglior predittore del futuro, Fa non sta cercando di rassicurare vanamente la gente, in questo è più onesto.

Per la centesima volta:

1. il datamaning è obbligatorio. è obbligatorio iniziare a selezionare solo i predittori che hanno un'influenza sulla variabile obiettivo. E poi tutto il datamining.

2. Ci sono due modelli:

• Classificazione, che dovrebbe trovare automaticamente i modelli
• GARCH che dovrebbe prendere in considerazione le caratteristiche statistiche delle serie temporali

3. formazione di modelli con convalida incrociata, se possibile

4. valutazione dei modelli al di fuori del file di allenamento

5. Esecuzione del test nel tester.

Per la centesima volta TUTTI i passi sono obbligatori!

Avendo fatto tutto questo, si può fare l'ipotesi che il depo non si venda immediatamente!

Andiamo, uomini! Finisci di frequentare il forum e con tranquilla gioia di attuare il piano delineato per R.

Tre urrà!

[Alexander_K2]

Dov'è Michael con il Graal sfrenato?

[Dr. Trader]

Sulle isole :)

[Alexander_K2]

Alyosha:

Non importa se è un martin, ML su python o R, se qualche guardia o impiegato sta facendo girare le ruote sulla base della sua "intuizione", il risultato è lo stesso, Fa almeno offre consapevolmente un GARCH zoppo, il cui prezzo passato è la migliore previsione del futuro, Fa non sta cercando di far sentire bene la gente, è più onesto su questo.

L'unica persona intelligente qui è Alyosha...

[Aleksey Vyazmikin]

Potete dirmi quale algoritmo di rete neurale può essere utilizzato per rivelare la logica (neurone) della colonna "Calc"?

Delta<200	Delta<350	Delta>350	ZZ_D	Calc
0	1	0	1	1
0	1	0	1	1
1	0	0	1	0
1	0	0	-1	0
1	0	0	1	0
1	0	0	-1	0
0	0	1	1	1
0	1	0	1	1
0	0	1	1	1
0	0	1	1	1
1	0	0	-1	0
1	0	0	1	0
0	1	0	1	1
0	1	0	1	1
0	1	0	1	1
0	0	1	1	1
0	1	0	1	1
0	1	0	1	1
1	0	0	-1	0
0	0	1	1	1
0	1	0	-1	0
0	1	0	1	1
1	0	0	-1	0
0	1	0	1	1
0	1	0	-1	0
0	0	1	1	1
0	1	0	1	1
1	0	0	-1	0
0	1	0	1	1
1	0	0	-1	0
1	0	0	1	0

[Maxim Dmitrievsky]

Andrey Dik:

Interessante. Sembra che tutto sia noto da un po'... ma ha contribuito con nuovi pensieri.

Probabilmente non è importante cosa c'è nel materiale, ma come viene presentato

Sì, e l'RBM è noto da molto tempo, ma ci sono molte nuove ricerche in questo campo di cui non ho ancora letto

ma il divertimento principale è che può essere usato per funzioni di pre-elaborazione, che è ciò di cui ho bisogno

... Sono muto, quindi nel dipling già utilizzato ... lol... ho appena capito perché :) tutto è stato già inventato prima di noi di nuovo

[Dr. Trader]

Aleksey Vyazmikin:

Potete dirmi quale algoritmo di rete neurale può essere utilizzato per rivelare la logica (neurone) della colonna "Calc"?

È meglio usare un albero per questo, questo modello creerà un tale insieme di regole:

if( [Delta<200] >= 0.5 )
{
  return 0;
}
else if(ZZ_D < 0)
{
  return 0;
}
else
{
  return 1;
}

Ho scritto il codice velocemente, il modello dà il risultato come testo o immagine

C'è una descrizione nell'articolo su come farlo in R:
https://www.mql5.com/ru/articles/1165

Nella scheda "Modello", seleziona l'albero. Impostare "min split" e "min bucket" a 1. Crea un modello e poi clicca sul pulsante Draw per mostrare l'immagine. Regole - mostra le regole in forma di testo