L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2486
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Mihail Marchukajtes
- potete dirmi che moltiplicatori avete in Classifiers nella variabile doppia decisione sono pesi...?
ah, questi sono probabilmente impostati inizialmente, che nel processo di apprendimento sono poi auto-tuned dal NSET ... cioè inizialmente, probabilmente, a caso... (ma c'è una logica almeno nei loro segni?)...
ma la questione della logica delle operazioni nelle funzioni e nelle costanti (perché sono esattamente così e le funzioni perché esattamente così) rimane?
"Ehhh... Se solo qualcuno mi aiutasse..." ©
Puoi dirmi quale algoritmo può essere usato per separare queste tre classi, specialmente interessato alla classe segnata in blu. Questo cane è diviso in due parti separate e purtroppo non so come dividere la marcatura dell'obiettivo, in modo da separare la parte destra da quella sinistra. Forse potete consigliarmi qualcosa?
"Ehhh... Se solo qualcuno mi aiutasse..." ©
Puoi dirmi quale algoritmo può essere usato per separare queste tre classi, specialmente interessato alla classe segnata in blu. Questo cane è diviso in due parti separate e purtroppo non so come dividere la marcatura dell'obiettivo, in modo da separare la parte destra da quella sinistra. Forse puoi darmi qualche consiglio?
A occhio, separati da due linee rette.
Mihail Marchukajtes
Ho trovato la forza/coraggio di guardare il tuo codice (spesso c'è più verità nel codice che in tutti i libri di testo) - puoi dirmi cosa sono quei moltiplicatori nei tuoi classificatori nella doppia decisione variabile - sono pesi?... e come li hai trovati originariamente? cioè perché proprio quelli?
o meglio ancora, commentate per favore - quali variabili prende, e il codice della funzione
grazie in anticipo!
p.s.
1. Vedo che usi la sigmoide (a forma di S) come funzione di attivazione... è "spesso usata come funzione di compressione"...
2.forse uno quadrato sarebbe meglio?
Proprio così, scrivete la soluzione della rete, se la scrivete diversamente sarebbe così.
Si chiama polinomio in matematica, il coefficiente moltiplicato per il valore dell'ingresso più un altro coefficiente moltiplicato per la funzione di attivazione con i valori di un altro ingresso o con la somma dei valori degli ingressi come mostrato di seguito, meno il coefficiente e così via...... Come risultato si ottiene un numero sopra o sotto lo zero, che corrisponde a questa o quella classe, ma per i sistemi AI si applica il metodo di classificazione delle tendenze, quando oltre a "Sì", "No" appare la risposta "Non so". Questo si ottiene usando due NS in un sistema AI, il cosiddetto comitato. È interessante notare che il comitato stesso non migliora molto la qualità del modello complessivo. Cioè fare un comitato di 5 o più modelli non ha senso, ma due modelli è il migliore, l'effetto di migliorare la formazione è ancora presente.
Questo codice
Normalizza il valore di ingresso, questa è una normalizzazione interna e tecnica per il polinomio prima di alimentarlo direttamente nell'equazione. La normalizzazione stessa fa una riduzione della gamma. Cioè, non cambia il rapporto della serie e la serie stessa appare come un originale perfetto, ma dopo questa normalizzazione, comincia a trovarsi nell'intervallo del massimo del minimo della serie attuale. In generale, la riduzione alla gamma.
Per quanto riguarda la funzione asset sì, c'è il suo codice, questo significa che la soluzione non era lineare in ogni neurone! Fondamentalmente questo è un neurone della rete.
-0.13861638107404117 * sigmoid(x0)Non è difficile calcolare che questo polinomio ha 6 neuroni e usa 4 ingressiMihail Marchukajtes
2.Forse sarebbe meglio al quadrato?
Al quadrato, otteniamo la velocità di cambiamento, quanto velocemente la variabile è cambiata, mentre la semplice differenza ci darà il grado di cambiamento, cioè il valore effettivo di quanto il sorriso è cambiato. Per questo parlo del sorriso e ancora non ci riesco. Su Ubuntu il mio ufficio ha fatto crashare il mio sistema e non riesco ad avviarlo. Penso che sia legato all'aggiornamento del mio sistema tramite DDE e scrittura e ho fatto un sacco di casini quando ho avuto dei problemi con l'avvio, ma sono stato fortunato e in qualche modo sono riuscito ad avviare e risolvere il problema. I sistemi Linux sono più potenti nel recupero rispetto a Windows. Mentre windows ha il 5-10% di possibilità di recupero, linux ha circa il 30-40% di possibilità di essere recuperato. Rispettavo linux un paio di anni fa e lo faccio ancora :-)
In generale cercate di fare meno cambiamenti matematici possibili sui dati usati, massimo più per l'integrazione, minuti per scoprire non solo il segno del cambiamento ma anche il grado in cui questo cambiamento è stato fatto, questo è probabilmente tutto, e poi normalizzare, scalare ecc."Ehhh... Se solo qualcuno mi aiutasse..." ©
Puoi dirmi quale algoritmo può essere usato per separare queste tre classi, specialmente interessato alla classe segnata in blu. Questo cane è diviso in due parti separate e purtroppo non so come dividere la marcatura dell'obiettivo, in modo da separare la parte destra da quella sinistra. Forse potete consigliarmi qualcosa?
"Ehhh... Se solo qualcuno mi aiutasse..." ©
Puoi dirmi quale algoritmo può essere usato per separare queste tre classi, specialmente interessato alla classe segnata in blu. Questo cane è diviso in due parti separate, e purtroppo non so come separare la marcatura dell'obiettivo, in modo da separare la parte destra da quella sinistra. Forse potete consigliarmi qualcosa?
Invia dati, lo proverò
Volevo anche offrirvi di provarlo!!!
Ecco perché sto parlando del sorriso e ancora non ci riesco.
A proposito, sì, la sua dinamica mutevole sarebbe più interessante (con una dichiarazione su quali opzioni stanno diventando più costose/diminuendo a causa della domanda, credo) - come alternativa si potrebbe usare la linea di pendenza (elasticità) su +/-Delta uguale da central strike (meglio specificamente da seattle Fut per regressione lineare)... imho (per semplificare i calcoli)... ma quando si stima attraverso l'elasticità il contributo di rt dovrebbe essere in qualche modo neutralizzato... e/o studiare la serie attraverso dt - in modo che l'asimmetria della variabile rt (%*days till exp.) non distragga ... dopo tutto è esponenziale
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Continuo a pensare a un modello di ragnatela (c59) (nel contesto della ricerca dell'equilibrio/equilibrio)... la matematica del modello mi spaventa
In generale cerca di fare meno cambiamenti matematici possibili sui dati utilizzati, massimo più per la fusione, meno per scoprire non solo il segno del cambiamento ma anche il grado in cui il cambiamento è forte, questo è probabilmente tutto, e poi normalizzare, scalare, ecc
Grazie... Ci proverò, perché prima dividevo tutto automaticamente per ottenere il rapporto (per esempio Call-Put Ratio per prezzo e/o volume)... davvero, apparentemente ci sono altre operazioni in matematica - solo per modellare orizzontalmente (aka da dt) per tracciare la dinamica