L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2214
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
Non conosco il python, ma r-ka non è molto bravo, o non so come farlo, così mi sono inventato questo...
In katbust si può anche scrivere il proprio fi di perdita e usarlo per giudicare un trainee\test.
Non vedo molto senso, quelli standard sono sufficientiNello stesso Katbust potete scrivere il vostro fattore di perdita e usarlo per valutare il traine\test
Non vedo proprio il punto, quelli standard sono sufficientic'è una metrica per massimizzare il profitto con il minimo drawdown in katbust ?)
beh katbusta ha una metrica per massimizzare i profitti al minimo drawdown ? ))
bene scrivere un eps e metterlo come eval_metric
Uso solo R^2 per l'ottimizzazione
Bene, scrivi un eps e mettilo come eval_metric
Uso solo R^2 per l'ottimizzazione
Dovrò provarlo, non lo sapevo...
cos'è un eps
Dovrò provarlo, non lo sapevo...
Cos'è un eps?
ha senso scrivere le proprie f.i.s., sì... la domanda è quale sia meglio.
eprst
dannazione
un ragazzo mi ha scritto un messaggio da qui che sta ottimizzando per qualche instabilità di Lyapunov
Dovresti chiedere a https://www.mql5.com/ru/users/alexeynikolaev2 se è abbastanza buono. Certamente lo sa)).
Ha senso scrivere i propri f.i.s., sì... la domanda è quale sia meglio
eeprst
dannazione
Un compagno mi ha scritto che sta ottimizzando con l'instabilità di Lyapunov
Non conosco Lyapunov, ma le funzioni di fitness sono un intero "mondo" di nuove possibilità, soluzioni molto più ottimali...
Per esempio abbiamo un "obiettivo globale" per massimizzare il profitto con un drawdown minimo...
Possiamo dire - "AMO", ma se pensate a caratteristiche che miglioreranno il "target globale"...
E cercherà soluzioni, "penserà a qualcosa" da solo a cui voi non pensereste mai, e anche molto...
Non conosco Lyapunov, ma la funzione fitness è un intero "MONDO" di nuove possibilità, soluzioni molto più ottimali...
Per esempio, abbiamo un "obiettivo globale" di massimizzare i profitti con il minimo drawdown...
Possiamo dire - "AMO", ma se pensate a caratteristiche che miglioreranno il "target globale"...
e cercherà soluzioni, si inventerà cose che a voi non verrebbero mai in mente, e anche di più...
Continuo a non capire. Il tuo obiettivo è fissato dai tag. Se li imposti, i profitti e i drawdown saranno gli stessi.
scrivere normalmente)Ancora non lo capisco. Il tuo obiettivo è fissato dai marchi. Qualunque siano i segni impostati, il profitto e il drawdown saranno gli stessi.
scrivere normalmente)Non lo spiego bene.
Beh, ci sono obiettivi che non si possono fissare con i segni, ma solo attraverso la ricerca del minimo.
Per esempio: voglio creare un marcatore informativo.
Posso creare delle etichette per esso? No, non esiste, e non so nemmeno come dovrebbe essere...
Ma posso descriverlo in termini di utilità, un tratto informativo è un tratto, la cui formazione migliorerà significativamente l'"obiettivo globale" - massimizzazione del profitto con il minimo drawdown
Vedete, non posso creare etichette sull'IP (obiettivo informativo), ma posso descriverlo come una massimizzazione...
Ora possiamo prendere una rete con migliaia di pesi e giocare con i suoi pesi finché non trova l'IP, cioè finché non massimizza ...
O non una rete, possiamo fare lo stesso MSUA, o possiamo creare delle regole...
Giocare significa eseguire qualche tipo di algoritmo di ottimizzazione, o di ricerca ...
Non mi spiego bene((.
Beh, ci sono alcuni obiettivi che non si possono esprimere con etichette, ma solo attraverso la ricerca del minimo
Per esempio - voglio creare una funzione informativa
Posso creare delle etichette per esso? No, non esiste, e non so nemmeno come dovrebbe essere...
Ma posso descriverlo in termini di utilità, un tratto informativo è un tratto, la cui formazione migliorerà significativamente l'"obiettivo globale" - massimizzazione del profitto con il minimo drawdown
Vedete, non posso creare etichette sull'IP (obiettivo informativo), ma posso descriverlo come una massimizzazione...
Ora possiamo prendere una rete con migliaia di pesi e giocare con i suoi pesi finché non trova l'IP, cioè finché non massimizza ...
O non una rete, possiamo fare lo stesso MSUA, o possiamo creare delle regole...
Giocare significa eseguire qualche tipo di algoritmo di ottimizzazione, o di ricerca ...
Quindi hai una rete addestrata e cambi semplicemente i pesi e vedi come funziona con i nuovi dati?
Infatti, ho una rete vuota (la alleno solo per inizializzarla, perché non è scritta in proprio, ma da un pacchetto).
Posso pensare a qualsiasi astrazione, qualsiasi obiettivo e scrivere una funzione di fitness.
Poi lasciare che la genetica inizi a cambiare i pesi della rete in modo che io (rete) riceva almeno qualcosa di simile al mio obiettivo sul test e al traine.
E questo è "mille volte" più profondo che creare etichette e adattare la regressione o la classificazione.