L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 910
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Dove trovare la documentazione?
Installate RStudio e sarete felici: pacchetti, documentazione, esempi, teoria e pubblicazioni
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.
E quali NS in R sono allenabili? E in quali si possono cambiare i parametri di allenamento nel corso del gioco, per esempio per la ricottura manuale?
Installate RStudio e sarete felici con pacchetti, documentazione, esempi, teoria e pubblicazioni.
Grazie! Ora lo metterò e vedrò, cosa mi renderà felice :)
E se si cercano buoni predittori in un set in questo modo:
1. Ridurre il numero di predittori fino a quando è impossibile addestrare il modello (3-5), si ottiene un insieme limitato di
2. Prova ogni predittore con un set iniziale limitato e fissa il risultato
Decidere quali modelli con predittori aggiunti danno il miglior risultato come buono/utile.
Questo metodo funzionerà?
Barabashkin, hai cancellato il tuo post? Ammettilo))))
Comunicare culturalmente e le sanzioni saranno evitate :)
Che Teacher, si ottengono quattro modelli, per esempio con probabilità 0,51, 0,55, 0,52, 0,59.
Li fai passare attraverso la soglia 0,5 o qualcosa di simile e ottieni segnali 0-1 e ti chiedi se è tutto uguale)).
Non essere triste Sensei, tutto andrà bene, ma non è esattamente)))))) esilarante...
Beh, in realtà ho modelli con R-score di almeno 0,71, che è in primo luogo, e in secondo luogo prendo la media di due polinomi della commissione. E sì, alla fine i segnali sono tutti uguali. I segnali cambiano se cambio l'intervallo di allenamento...
Quali NS in R sono insegnabili? E in quali si possono cambiare i parametri di apprendimento nel corso del gioco, per esempio per l'annealing manuale?
1. Nel pacchetto darch (v0.12.0) il finetuning può essere fatto ripetutamente su un nuovo lotto di dati. Per quanto tempo questo funzionerà non è stato testato.
In Keras/tensorflow tutti i modelli sono allenabili da qualsiasi fase di allenamento precedente. Naturalmente i risultati intermedi della formazione devono essere salvati.
2. Che tipo di gioco vuoi cambiare i parametri di allenamento e quali? Cos'è la ricottura manuale?
Buona fortuna
Beh, in realtà ho modelli con R-score di almeno 0,71, che è in primo luogo, e in secondo luogo prendo la media di due polinomi della commissione. E sì, alla fine i segnali sono tutti uguali. I segnali cambiano se cambio l'intervallo di allenamento...
Puoi testare il mio set di predittori per la significatività delle loro combinazioni nel tuo script?
In Keras, tutti i modelli sono allenabili, e da qualsiasi fase di allenamento precedente. Naturalmente, è necessario salvare i risultati intermedi dell'apprendimento.
Dove posso leggere sulla riqualificazione interna? Pensavo che solo quelle bayesiane fossero riqualificabili
Puoi testare il mio set di predittori per la significatività delle loro combinazioni nel tuo script?
Nessun problema. Vai avanti. Basta essere avvertiti che l'obiettivo deve essere equilibrato...