L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1698
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Mettetelo in giro.
Doc stava cercando un altro modo di selezionare i predittori - costruendo un albero decisionale sulla genetica - lo abbiamo testato insieme prima che partisse.
Beh, questo è un approccio più serio. Vtreat è solo una pre-elaborazione dei dati per l'ulteriore selezione finale degli input durante l'ottimizzazione. È il mio modo...
In allegato c'è uno script per R, e allego anche il mio file. Divertitevi, eseguitelo e vedete quanto può ridurre i dati grezzi. Nello script, è necessario specificare il percorso del file da leggere e il percorso in cui scrivere il risultato.
Bene... Stavo cominciando a penetrare nell'essenza di MO dai tuoi post, ed ecco una tale confessione...))
Non puoi perdere la tua esperienza. La cosa principale in MoD è capire la filosofia. È molto importante per rispondere alla domanda principale su ciò che le reti possono e non possono fare. Non di rado, sono le aspettative gonfiate dei principianti che li portano al fallimento e, di conseguenza, alla delusione dello strumento nel suo insieme. Non aspettatevi niente di soprannaturale da esso e non sarete troppo delusi. Ma non troverete uno strumento migliore come assistente.
Quindi, la domanda principale non è chiara. Cosa possono fare le reti e cosa no? Anche il cervello umano ha una rete neurale e può fare TUTTO. Le NS artificiali sono limitate, ma non è chiaro cosa. Il numero di neuroni? Un campione di apprendimento? Imperfezione? Non è chiaro...
Quindi, la domanda principale non è chiara. Cosa possono fare le reti e cosa no? Anche il cervello umano ha una rete neurale e può fare TUTTO. Le NS artificiali sono limitate, ma non è chiaro cosa. Il numero di neuroni? Un campione di apprendimento? Imperfezione? Non è chiaro...
Limitato dall'insegnante !!!!!!
limitato dall'insegnante !!!!!!
L'insegnante fornisce dati all'input del NS per l'apprendimento? Cioè, un particolare NS è progettato per risolvere un compito strettamente specifico. Se combiniamo molti NS e insegniamo ad ogni NS a risolvere il proprio problema, otteniamo un analogo del cervello? O non è abbastanza?
C'è una chiara sovra-aspettativa dello strumento. Credetemi, anche una risposta "Sì" o "No" a un problema specifico è sufficiente e una complicazione inutile è superflua.
Basta imparare a vedere il beneficio in un piccolo e credetemi, il risultato di questo beneficio può essere enorme, perché siete armati con questo strumento, e i vostri avversari non lo sono...
L'insegnante fornisce dati all'input del NS per l'apprendimento. Cioè, un particolare NS è progettato per risolvere un compito strettamente specifico. Se combiniamo un insieme di NS e insegniamo a ciascun NS a risolvere il suo compito, otteniamo un analogo di un cervello? Cioè, una macchina che risolve molti compiti. Oppure, non è abbastanza?
No! Non abbastanza.
Una rete neurale o altre AMO sono solo "ottimizzazione multidimensionale" e basta!
È uno strumento per risolvere i problemi, tutto qui!
E il problema deve essere risolto!
E il problema deve essere inventato!
E il compito deve essere selezionato tra altri compiti!
E il compito è rilevante!
Tutto questo dipende dall'uomo finora... Si chiama creatività.
C'è una chiara sovraesposizione dello strumento. Credetemi, anche una risposta "Sì" o "No" a un compito specifico è sufficiente e la sua inutile complicazione è superflua.
Non capisco quale sia il problema di creare un NS che riconosca i modelli di prezzo? L'uomo può farlo senza alcun addestramento. E insegnano e insegnano... Dov'è il sistema che riconosce i modelli grafici di base? Perché non è nel Buy More? Un sacco di algoritmi e nessuna rete del genere...
Non c'è nessun problema a creare una tale rete , e riconoscerà i modelli bene come un umano, anche meglio...
La cosa divertente è che la rete non farà soldi su questi modelli proprio come una persona che li riconosce subito )) !!
Il problema sono i modelli, non la rete, e l'insegnante che vuole la rete non sa cosa vuole, ma pensa di saperlo.