L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2407

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mytarmailS:

Discutere su quale modello sia migliore è un gioco da ragazzi, io soffrivo di questo schifo circa 7 anni fa.


come generare nuove caratteristiche informative - SI

come creare funzioni di fitness oggettive per il mercato - SI

come trasformare le informazioni in arrivo - SI

come costruire funzioni adatte al mercato - SI

ma discutere su cosa sia meglio NS o Forrest sugli stessi dati vuoti è solo FEIS PALM...

la differenza di errore tra tutte le decine di algoritmi MO diversi è dello 0,5 - 2%

2% Carl!!! dobbiamo discutere di qualcosa che dia uno scarto del 20-30%

Se i segni sono informativi allora qualsiasi AMO funzionerà bene, è vero anche il contrario!!!!

Queste sono le parole di un uomo che non capisce nulla di ciò che ha discusso in questo thread per ANNI.

"La differenza di errore" su un test in avanti tra laregressione lineare muta convenzionale e NS può essere PIÙ del 20-30% e non a favore della rete.

E questo è facile da controllare e dimostrare.

È per questo che le reti sono la solita misura

 
Dmytryi Nazarchuk:

Queste sono le parole di qualcuno che non capisce nulla di ciò che ha discusso in questo thread per ANNI.

"La differenza di errore" su un test in avanti tra una normaleregressione lineare muta e NS può essere PIÙ del 20-30%.

Ed è facile da controllare e dimostrare.

Dimostrare
 
mytarmailS:
Demo

Curva blu (GBP D1 - GBP LineReg), curva arancione(GBP D1 - GBP NN).

Campione di apprendimento 2009-2020, avanti 2021.

Le variabili indipendenti sono le stesse.


 
Dmytryi Nazarchuk:

Curva blu (GBP D1 - GBP LineReg), curva arancione(GBP D1 - GBP NN).

Campione di apprendimento 2009-2020, avanti 2021.

Le variabili indipendenti sono le stesse.


Per favore inviatemi i dati nel formato segni, obiettivo, uscite dei neuroni, uscite di regressione, così come le etichette, dove traccia dove test
 
mytarmailS:
Per favore inviatemi i dati nel formato di segni, target, uscite dei neuroni, uscite di regressione ed etichette, dove traccia è dove test

)No, non posso resettare i segni.

 
Dmytryi Nazarchuk:

)No, non posso resettare i segni.

Perché?

Lascia perdere, volevo solo mostrarti che se hai una comprensione, puoi fare una lin. Il modello di regressione è altrettanto buono o addirittura migliore di NS...

Ma non si trattava di questo fin dall'inizio, si trattava del fatto che nessun AMO ha un vantaggio significativo sull'altro usando dati standard, la differenza del 2% non è niente quando si ha bisogno del 20-30%.
 
mytarmailS:
Perché?

Beh, questo è già il mio know-how.

 
Dmytryi Nazarchuk:

Beh, questo è il mio know-how.

Quindi, se ci butti dentro una matrice di caratteristiche già pronte e un obiettivo già pronto, questo rivela il tuo tipo di know-how della tecnologia?

Dmitry, sei un genio! )) Sarà meglio che vada a leggere un libro ora ...

 
mytarmailS:

Quindi, se ci butti dentro una matrice di tratti già pronti e un obiettivo già pronto, rivelerà il tuo know-how tecnologico?

Dmitry, sei un genio! )) Meglio che vada a leggere un libro.

Grazie!

 
A volte la gente non capisce la differenza tra un modello di regressione e un modello di regressione con f-stem di attivazione, da qui le conclusioni storte. Per esempio, se non normalizzi correttamente i dati per il secondo, ci sarà un'esplosione del gradiente e non imparerà nulla.
Inoltre, non capiscono che il primo modello è un semplice neurone senza f-sioni di attivazione, da cui deriva il secondo modello.
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