L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 909

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Mihail Marchukajtes:

Non so... Doc ha anche dato tutti i codici per MKUL in modo che il modello possa essere usato direttamente in MT. L'unica cosa che non mi è piaciuta di elmnn è che non importa quante volte l'ho allenato, mi dà sempre lo stesso risultato sull'EPO. Quindi, non importa quante volte lo alleno, dà sempre lo stesso risultato :-) Ma il lavoro è appena iniziato e ho bisogno di altri test per avere un verdetto sicuro...

Oh, che sia il motto di questo thread :))

 
Mihail Marchukajtes:

No. Ma ho scritto uno script che carica tutto in Excel e poi faccio la mia magia lì. Non posso darvi la sceneggiatura perché è il mio cervello.... Beh, ho fatto una bella cosa originale lì. Non so come stimi i predittori, ma il risultato è una tabella molto leggibile per ulteriori analisi... Questo è tutto...

Capisco l'impossibilità di darvi un copione.

Quello che non capisco è perché posso dare solo 0 e 1 nei predittori. Quali modelli supporta (albero/foresta/NS)?

 
Maxim Dmitrievsky:

Oh, che sia il motto di questo thread :))

Questo motto non è stato inventato da me. L'ho sentito per la prima volta da Leonid Velichkovsky. Un tipo abbastanza conosciuto nei nostri ambienti. È stato intervistato qui e siamo stati insieme in un laboratorio chiuso. C'erano circa 20 persone, era un forum chiuso del NeuroBord Club. Un forum chiuso su un qualche tipo di hosting gratuito. Penso che sia ancora in funzione, peccato solo che ho cancellato i segnalibri a cui era collegato. Ci ho pensato recentemente. Ho pensato di controllare. E sì, Leonid era il cantante della band Technology, ma probabilmente Maximka non ne ha mai sentito parlare. Era solo un ragazzo..... Per tutto il tempo ridevano di lui, "Premi il pulsante, otterrai un risultato e il tuo sogno si avvererà" in buona fede, naturalmente....

 
Mihail Marchukajtes:

Questo motto non è stato inventato da me. L'ho sentito per la prima volta da Leonid Velichkovsky. Un uomo abbastanza conosciuto nei nostri ambienti. È stato intervistato qui e siamo stati insieme in un laboratorio chiuso. C'erano circa 20 persone, era un forum chiuso del NeuroBord Club. Un forum chiuso su un qualche tipo di hosting gratuito. Penso che sia ancora in funzione, peccato solo che ho cancellato i segnalibri a cui era collegato. Ci ho pensato recentemente. Ho pensato di controllare. E sì, Leonid era il cantante della band Technology, ma probabilmente Maximka non ne ha mai sentito parlare. Era solo un ragazzo..... Per tutto il tempo ridevano di lui, "Premi il pulsante, otterrai il risultato e il tuo sogno si avvererà" in buona fede, naturalmente....

Come se non l'avessi saputo, ho sentito parlare della band. Wow, dove vanno le radici, beh l'espressione è come tutte le sue canzoni, sì :) (scherzando)

 
Aleksey Vyazmikin:

Capisco il fatto di non poter dare la sceneggiatura.

Quello che non capisco è perché può dare solo 0 e 1 nei predittori? Quali modelli supporta (albero/foresta/NS)?

In quali predittori? Ho scritto che è un requisito per l'obiettivo. Fate una tabella dove nelle colonne avete dei predittori e nell'ultima avete un obiettivo di 0 e 1. Quando calcola la tabella vi dirà quali predittori contengono potere predittivo per l'obiettivo. Ho migliorato significativamente la qualità dei modelli dopo questa elaborazione. Questo era all'inizio di marzo, quindi grazie mille e complimenti a Doc per questo).

 
Mihail Marchukajtes:

Non so... Doc ha anche dato tutti i codici per MKUL in modo che il modello possa essere usato direttamente in MT. L'unica cosa che non mi è piaciuta di elmnn è che non importa quante volte l'ho allenato, mi dà sempre lo stesso risultato sull'EPO. Quindi, non importa quante volte lo alleno, dà sempre lo stesso risultato :-) Ma il lavoro è appena iniziato e abbiamo bisogno di altri test per ottenere un verdetto sicuro...

Questo è impossibile per definizione. Ogni volta che si esegue la rete neurale ELM, essa genera una rete con pesi generati casualmente e non utilizza i backup. Leggi la descrizione di questo specifico modello di rete neurale.

Se non vedi cambiare la rete neurale, devi aver fatto un errore da qualche parte.

 
Vladimir Perervenko:

Questo non può essere il caso per definizione. Ogni esecuzione della rete neurale ELM genera una rete con pesi iniziati in modo casuale e non usa backprop. Leggi la descrizione di questo specifico modello di rete neurale.

Se la vostra rete neurale non cambia, dovete aver fatto un errore da qualche parte.

Questo è il punto, il trasferimento del modello da P è fatto salvando i pesi e ogni volta sono SEMPRE diversi. Ma quando metto quattro pesi diversi sui modelli, il risultato è lo stesso per tutti. Intendo i segnali. Il dottore dice che è a causa dei dati che sto usando, non credo che mi abbia dato un codice sbagliato o che abbia fatto qualcosa di sbagliato, ma è un fatto....

 
Mihail Marchukajtes:

Quali predittori? Ho scritto che è un requisito per l'obiettivo. Fate una tabella dove nelle colonne avete dei predittori e nell'ultima avete un obiettivo di 0 e 1. Quando calcola la tabella vi dirà quali predittori contengono potere predittivo per l'obiettivo. Ho migliorato significativamente la qualità dei modelli dopo questa elaborazione. È così che è iniziata la mia ascesa nel trading, all'inizio di marzo, quindi grazie mille Doc per questo :-)

Sì, ho sbagliato, intendevo l'obiettivo, ma si adatta bene.

Ma, non capisco bene la risposta, guardando il log come una pecora ad un nuovo cancello - è il log dello script e non del pacchetto stesso?

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Teorie e pratiche dell'apprendimento automatico

Mihail Marchukajtes, 2018.05.14 11:49

forexFeatures<-forexFeatures1[i:n_rw,1:n_enter+1]
set.seed(1234)
#designTreatmentsC  подходит только для классификации с двумя классами
treatmentsC <- designTreatmentsC(dframe = forexFeatures,
                                varlist=colnames(forexFeatures)[-ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с предикторами (тут - все кроме последней колонки)
                                 outcomename = colnames(forexFeatures)[ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с таргетом (тут - последняя колонка)
                                 outcometarget = "1") #текст  или цифра одного из классов
#обработка,  сортировка результата
treatmensC_scores <- treatmentsC$scoreFrame[order(treatmentsC$scoreFrame$sig),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[!duplicated(treatmensC_scores$origName),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[,c("origName","sig")] 
treatmensC_scores$is_good <- treatmensC_scores$sig <= 1/nrow(forexFeatures)
treatmensC_scores

Comunque, è così. Ma questa è la valutazione per la classificazione dei target dove ci sono solo 0 e 1. Per la regressione è diverso...


 
Mihail Marchukajtes:

Questo è il punto, il trasferimento di un modello da P è fatto salvando i pesi e sono SEMPRE diversi ogni volta. Ma quando metto quattro modelli di peso diverso, tutti hanno lo stesso risultato. Intendo i segnali. Il dottore dice che è a causa dei dati utilizzati, non credo che mi abbia dato un codice difettoso o che abbia fatto qualcosa di sbagliato, ma è un fatto....

Ancora una volta, questo non può accadere in linea di principio. Ripeti l'esperimento con i tuoi dati P su 100+ modelli ELM e non troverai due risultati identici. Cerca l'errore.

Buona fortuna

 
Vladimir Perervenko:

Ancora una volta, questo non può essere il caso in linea di principio. Ripetete l'esperimento con i vostri dati in P su 100+ modelli ELM e non troverete due risultati identici. Cerca l'errore.

Buona fortuna

Sì, lo so che sembra strano anche a me, ma vediamo come va. Accidenti, c'è una foto che vorrei mostrarvi, ma non riesco a trovarla. Ma ho trovato così tante cianfrusaglie di quel periodo, e la cosa principale sono tutte le reti, tutti gli adoni e le bistecche al neurale, ho appena pianto. Vi mostro una foto ...

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