L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 870
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Voglio dire quante righe di dati di allenamento (o esempi di allenamento).
Per esempio 10000 linee con 15 ingressi
A memoria - punto 1. circa 5-10 mila. Ogni poche epoche, i dati vengono mescolati.
Dopo un certo numero di epoche, la sequenza di addestramento è sostituita da un'altra e vedi punto 1. E così via per diverse epoche.
Il numero totale di epoche è qualcosa come 1000. Il tempo di apprendimento con riconfigurazioni intermedie e test è di circa un giorno.
Il grafico qui sopra è dei miei primi esperimenti, lì tutto era più semplice.
A memoria - punto 1. circa 5-10 mila. Ogni poche epoche, i dati vengono mescolati.
Dopo un certo numero di epoche, la sequenza di addestramento è sostituita da un'altra e vedi punto 1. E così via per diverse epoche.
Il numero totale di epoche è qualcosa come 1000. Il tempo di apprendimento con riconfigurazioni intermedie e test è di circa un giorno.
Il grafico qui sopra è dai miei primi esperimenti, lì tutto era più semplice.
Metodo interessante - si ottiene una formazione primaria + un po' di riqualificazione.
Non lo chiamerei così. Basta sostituire la sequenza di apprendimento durante l'allenamento. Quindi non si abitua agli stessi dati).
Sì, e anche la ricottura. Dato che uso l'algoritmo BP standard, i parametri di allenamento NS sono cambiati manualmente ogni poche epoche.
SZY leggere questo thread, qui un po 'più dettagli sulla struttura del sistema come il mio -https://www.mql5.com/ru/forum/239508
Non lo chiamerei così. Basta sostituire la sequenza di apprendimento durante l'allenamento. Non per abituarsi agli stessi dati).
Penso che questo sia solo un riaddestramento su nuovi dati. Non si resettano i pesi della rete dopo l'allenamento sul primo blocco di dati.
Penso che sia un riapprendimento su nuovi dati. Non è che stai resettando i pesi della rete dopo l'apprendimento sul primo blocco di dati.
Certo che no. Ma non ci sono nuovi dati - una nuova sequenza sulla stessa storia. È una continuazione dello stesso apprendimento, un unico processo. Così ogni epoca può essere trattata come un riapprendimento. Beh, è più una questione di terminologia.
regressione senza strati nascosti, sembra...
È ora di passare a R, ho provato con alglib NS - è dieci volte più lento di calcolare la stessa rete che con R (tipo 24 ore contro 30-60 minuti). Inoltre in alglib massimo 2 strati nascosti, mentre secondo le tue osservazioni hai bisogno di 3 conversioni consecutive, cioè 3 strati.
Certo che no. Ma non ci sono nuovi dati - una nuova sequenza sulla stessa storia. È una continuazione dello stesso apprendimento, un unico processo. Così ogni epoca può essere trattata come un riapprendimento. Beh, è piuttosto una questione di terminologia.
Ogni epoca sugli stessi dati è un apprendimento. Come abbiamo l'apprendimento a memoria.
Su quelli nuovi, senza azzerare la bilancia, è un riapprendimento. E voi li avete nuovi perché il NS non ne era a conoscenza durante l'addestramento iniziale.
Una regressione è una previsione del prossimo prezzo. A differenza di una classificazione, non è la direzione o il tipo di commercio che viene previsto, ma il prezzo, con tutti i decimali.
C'è laregressione lineare e c'è la regressione non lineare. Arima, Garch, e anche un neurone con la giusta configurazione (per esempio 1 uscita senza attivazione) sono tutte regressioni.
Una regressione è una previsione del prossimo prezzo. A differenza di una classificazione, non è la direzione o il tipo di commercio che viene previsto, ma il prezzo, con tutti i decimali.
C'è laregressione lineare e c'è la regressione non lineare. Arima, Garch e anche neuronc con configurazione corretta (per esempio 1 uscita senza attivazione) - tutto questo è anche regressione.
Ho fatto una chiacchierata con San Sanych. Ci siamo accordati sul fatto che stavo preparando un file per l'addestramento alla regressione, e poi continueremo con quello che sta succedendo. Quindi, fratelli, sto facendo ora scarico e inventato una tale idea che molte persone semplicemente non hanno abbastanza trazione che si può fare così. Che ne dite di un obiettivo adattivo per la regressione???? AAA???
Non so se è buono, ma vale la pena controllarlo. :-)