L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1947

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
Non riuscivo a pensare a niente di efficace, all'inizio stavo solo cercando di vedere cosa avrebbe influenzato meglio il risultato, ma poi ho rinunciato, era troppo doloroso. Sembra che TensorBoard possa aiutare. Non l'ho ancora capito, se vuoi entrare nei dettagli, per favore condividi con me come impostarlo.

Non c'è niente di interessante.

%load_ext tensorboard
import datetime, os
logdir = os.path.join("logs", datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)
history = model.fit(InTrain, OutTrain, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[tensorboard_callback])
%tensorboard --logdir logs

Voglio provare a tirare i pesi dei livelli di input, ho bisogno di scoprire come.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

Non c'è niente di interessante.

Voglio provare a tirare i pesi del livello di input, ho bisogno di scoprire come.

Grazie per il link.
È necessario preoccuparsene? Se non ci sono migliaia di caratteristiche, ma decine, il neurone capirà cosa gli serve, basta giocare con il dropout. Quando do molto in input, imposto il dropout a 0,5 e lascio che pensi da solo ciò di cui ha bisogno.

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
Grazie per il link.
È necessario preoccuparsene? Se non ci sono migliaia di caratteristiche, ma decine, il neurone capirà cosa gli serve, basta giocare con il dropout. Quando do un sacco di roba in ingresso, imposto il dropout a 0,5 e lascio che capisca da solo cosa vuole.

Penso che sia così. Alimento 10 traine lag e convalida mostrano numeri simili, alimento 100 trainees iniziano a riqualificare.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

Credo che dovremmo farlo. Alimento 10 apprendisti ritardatari e la convalida mostra numeri simili, alimento 100 apprendisti inizia la riqualificazione.

Ho risolto il problema del retraining una volta per tutte quando ho iniziato a baccellare da 5 a 10 mila per la caratteristica, ed epoche 100-150. Non c'è nessun problema di riqualificazione.

[Mihail Marchukajtes]

È sabato ed è stato uno spasso...

[Maxim Dmitrievsky]

Rorschach:

Tutti incolpano il C++ per i link, ma python ha deciso di andare oltre e di attaccarli ovunque.

Bisogna solo imparare a usarli correttamente. Ottenere una fetta di dati è una cosa, ma assegnare avanti e indietro fino a non capire da dove viene è un'altra :)

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

studiando il pacchetto tsmp.

Roba interessante, una specie di riconoscimento di stato in un modello di Markov nascosto.

Non so come usarlo, ma lo terrò presente...

funzione

https://sites.google.com/site/snippetfinderinfo/

Oh, non riesco a trovare uno schema, è come se non ci fosse uno schema

Posso, ma si esauriscono velocemente con i nuovi dati

[Реter Konow]

Mihail Marchukajtes:
Sembra essere sabato...

All'indirizzo **** viene calpestato.

Succede...

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

Alexei mi stai facendo innervosire di nuovo)

Scrivo una dozzina di codici ogni giorno e dovrei ricordare il codice che ho scritto appositamente per te? L'ho scritto per farti imparare qualcosa, e dovrei sapere se hai cambiato il codice o no?

E non hai nemmeno imparato a guardare la variabile? Basta digitare "X" nella console e premere invio!

E io faccio domande strane? Non ti vergogni, Alexei?

Non essere nervoso - fai pratica - ti tornerà utile quando avrai dei figli :)

Quindi, che tipo di funzione è questa - dà il traduttore:

predict - è una funzione universale per predire da varie funzioni di adattamento del modello. La funzione chiama alcuni metodi che dipendono dalla classe del primo argomento.

Da quanto ho capito, è essenzialmente una funzione per applicare il modello a nuovi dati.

Ho letto l'aiuto di UMAP da cui ho concluso che il modello risultante è essenzialmente una matrice.

Questa è la matrice che mi chiedevo come ottenere. In altri metodi di creazione di modelli potrebbe essere qualcos'altro - formule matematiche o un insieme di regole logiche.

Ma, perché non viene descritto l'algoritmo per applicare il modello ai nuovi dati - come assegnare una riga del campione di prova a una particolare coordinata usando questa matrice? Senza questo, tutta questa direzione è spazzatura.

[Forester]

mytarmailS:

Questi non sono ricorsi, non ci sono modelli nei ricorsi (verificato da 7 anni di esperienza) Queste sono dimensioni abbreviate, ci sono 2.5k tratti in queste due curve Te sta cercando modelli su steroidi )

Come hai ottenuto queste curve? I componenti principali?