L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2314

 

Il secondo libro di Lopez De Prado è uscito, il primo mi è piaciuto. Il secondo promette di essere non meno interessante

 
Vladimir Perervenko:

Come ci sei riuscito?

Qual è la dimensione dell'uscita?

Quando prevedo la rete, tiro fuori gli stati dei pesi negli strati, gli strati come matrici, faccio un dataset dalle matrici e lo invio a "youmap". L'uscita è a 2 dimensioni.

reti dal pacchetto "neuralnet".
 
mytarmailS:

quando prevedo una rete, tiro fuori gli stati dei pesi negli strati, gli strati come matrici, dalle matrici faccio un dataset e in un "umap". L'uscita è a 2 dimensioni.

reti dal pacchetto "neuralnet".

Capisco. Qual è l'idea?

Ha senso dividere i dati di allenamento in parti e usare parti non intersecanti quando si addestra ogni strato della rete neurale. (Idea di Winwector). Non l'ho provato, ma dicono che è utile.

Buona fortuna

 
Vladimir Perervenko:

Capisco. Qual è l'idea?

Ha senso dividere i dati di allenamento in parti e usare le parti non sovrapposte quando si addestra ogni strato della rete neurale. (Idea di Winwector). Non l'ho provato, ma dicono che è utile.

Buona fortuna

La mia idea era la seguente

1) Addestrare la rete neurale in alcune azioni, che siano bye/seduta.

2) la rete su nuovi dati farà molti errori

3) Volevo raggruppare i modelli negli strati della rete per vedere se potevo distinguere le decisioni sbagliate della rete da quelle corrette guardando i modelli che si verificano nella rete durante l'elaborazione del segnale...

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Vladimir, sai se c'è un pacchetto in R-ka, dove posso interagire con la grafica, per esempio, così posso selezionare un'area su un grafico con il mio mouse e ottenere i parametri dell'area selezionata nel codice

 
Una rete neurale sta imparando a fare trading nel mercato reale.
Questo è un piccolo conto reale su BitMEX.
Il bot entra su segnali neurali pubblici e si chiude da solo, completamente automatico.
Posa massima non più del 30% del depo.
***

Ora la versione iniziale più facile, senza fermate, in attesa di quando si venderà ))
 
Evgeny Dyuka:
Una rete neurale sta imparando a fare trading sul mercato reale.
Questo è un piccolo conto reale su BitMEX.
Il bot entra su segnali di neuroni pubblici e si chiude da solo, in modo completamente automatico.
Posa massima non più del 30% del depo.
***

Ora l'iniziale è la versione più semplice, senza fermate, aspettando quando si venderà))
Non so dove sia il link per monitorare l'account.
 
Evgeny Dyuka:
e dove è finito il link di monitoraggio dell'account?

Apparentemente il bot rimuove i link. A giudicare dalla velocità.

 
Valeriy Yastremskiy:

Apparentemente il bot rimuove i link. A giudicare dalla velocità.

Il bot l'avrebbe rimosso subito, ma è rimasto lì per dieci minuti.

So chi è questo bot))

 

Nuove caratteristiche di catbust

La previsione dell'incertezza è interessante, simile all'Active Lerning di cui ho scritto un articolo


 
Ma lo spiegano in modo tale che è più facile chiedere ai Napoleoni del manicomio