L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1513

 
Andrey Dik:

Lo scopo di questa attività è quello di identificare modelli stabili (o come volete chiamarli), e sono stabili perché funzionano su diversi BP; i miei timidi esperimenti in questo campo mostrano che questo è possibile in linea di principio... e di conseguenza la robustezza aumenta (diminuendo il grado di adattamento)

è addestrato prima su una VR, poi viene ulteriormente addestrato sull'altra VR. Quali implementazioni devi guardare, può essere diverso

Aggiungo anche artificialmente del rumore alle caratteristiche, a volte migliora i risultati.

Dai un'occhiata al campionamento d'importanza, è anche interessante.

meta apprendimento

 
Kesha Rutov:

Io lo chiamerei "drawdown learning", o "apprendimento del drawdown", per essere più importante, aspettate un articolo sul "drawdown learning" di Pereverenko o Denisenko, con OOP avanzato (>5 profondità di eredità), 90% di precisione e lo stesso (uguale) rapporto tra profitto e drawdown nel test, o come ai bei tempi senza alcun test, tutto su Lern e con martin, puro esponente))

Kesha, smetti di fumare quella merda. Altrimenti diventerai davvero...

Da dove vengono questi idioti?

 
Kesha Rutov:

Devo scrivere subito un articolo sul"drawdown learning".

L'apprendimento di trasferimento è quando neuroni selezionati (di solito i primi 1-2 strati) / strati addestrati su un set di dati o algoritmo sono utilizzati in un'altra griglia come parte, è usato per esempio per la stilizzazione delle immagini.

Non c'è bisogno di dare aiuto su argomenti di cui non si sa nulla. Hai saltato in giro, hai preso dei termini e pensi di essere diventato un esperto. Un chiacchierone, sì, ma non un esperto.

 
Maxim Dmitrievsky:

senza il ghiaccio moccoloso.

Vladimir Perervenko:

Non c'è bisogno di dare referenze su argomenti di cui non si sa nulla. Salti su e giù, prendi i termini e pensi di essere diventato un esperto. Un chiacchierone, sì, ma non un esperto.

Beh, naturalmente non uno "specialista", altrimenti perché dovrei bazzicare qui, tutte le mie speranze sono su di te e Maxim Denisenko, sugli "specialisti", sto aspettando che tu scriva un "articolo" sull'argomento, e meglio ancora, rafforzarlo con un segnale di truffa, qualcosa come la dopamina di Maxim Denisenko

 
Kesha Root:

Naturalmente non sono uno "specialista", altrimenti perché dovrei stare qui, tutte le mie speranze sono riposte in te e Maksim Denisenko, gli "specialisti", sto aspettando che tu scriva un "articolo" sul processo di apprendimento, e ancora meglio che lo sostenga con un segnale di truffa, qualcosa come la dopamina di Maksim Denisenko

non appena leggerete articoli e libri in cui gli "esperti" di RL cercano di applicare la dopamina alle serie temporali finanziarie, vedrete che la dopamina è il meglio che si possa fare con questo argomento

e non mi interessa se ti piace o no, hanno dimenticato di chiederti

almeno scrivi un semplice rinforzo senza librerie di terze parti, riderò

succhiacazzi

 
Maxim Dmitrievsky:

gallo

Questo ti succederà anche quando la VITA ti porterà a fare un giro, niente dura per sempre, prima o poi la tua "gabbia dorata" crollerà e allora...

 
Kesha Rutov:

E questo succederà anche a te, quando la VITA si impadronirà di te, niente dura per sempre, prima o poi la tua "gabbia dorata" crollerà e allora...

La vita ti ha preso per la pelle e stai piangendo come una ragazzina, cosa c'entra l'argomento MO? Vai da uno psicologo, ce ne sono tanti su questo forum. Posso semplicemente mandarti un messaggio, non ho un buon senso del tatto.

 
Maxim Dmitrievsky:

è addestrato prima su un VR, poi aggiornato su un altro. Le implementazioni specifiche che devi guardare possono essere diverse

Aggiungo anche artificialmente del rumore alle caratteristiche, a volte migliora i risultati.

Dai un'occhiata al campionamento d'importanza, è anche interessante.

più meta apprendimento

no... Uso una, un'altra e una terza BP alla pari nell'allenamento, vediamo cosa ne viene fuori

 
Andrey Dik:

no no... Uno, due, tre BP sono usati alla pari nell'allenamento, vediamo cosa ne viene fuori

Ho anche provato diversi bot contemporaneamente nel mio bot, non ho visto alcun miglioramento... ho una cosa particolare, si prende cura di se stesso

interessante studio sulla massima entropia che ho visto oggi, mi è piaciuto come utilizzare l'entropia per la determinazione degli ingressi (parte 2 dell'articolo)

Quello che manca nel mio a quanto pare. Mi è venuta in mente quasi la stessa cosa, ma non sono riuscito ad articolarla. È un po' sostenuta dalla teoria.

mostra anche che diversi mercati sono previsti in modo diverso, quindi se è tutto in un mucchio... non so

https://robotwealth.com/shannon-entropy/

Shannon Entropy: A Genius Gambler's Guide to Market Randomness - Robot Wealth
Shannon Entropy: A Genius Gambler's Guide to Market Randomness - Robot Wealth
  • robotwealth.com
Before you commit your precious time to read this blog post, I need to warn you that this is one of those posts that market nerds like myself will get a kick out of, but which probably won’t add much of practical value to your trading. The purpose of this post is to scratch the surface of the markets from an information theoretic perspective...
 
Maxim Dmitrievsky:

Ho una cosa specifica, che sta per conto suo... Oggi ho uno studio interessante sulla massima entropia.

interessante studio sulla massima entropia che ho visto oggi, come utilizzare l'entropia per determinare gli ingressi (parte 2 dell'articolo), mi è piaciuto

Quello che manca nel mio a quanto pare. Mi è venuta in mente quasi la stessa cosa, ma non sono riuscito ad articolarla. È un po' sostenuta dalla teoria.

mostra anche che diversi mercati sono previsti in modo diverso, quindi se è tutto in un mucchio... non so

https://robotwealth.com/shannon-entropy/

Ecco un altro materiale interessante sull'entropia, l'autore lo spiega con le sue dita per così dire

https://habr.com/ru/post/171759/


Non riesco a trovare nulla sugli alberi decisionali, alcuni frammenti di informazioni sono sul web, ho bisogno di qualcosa sotto forma di letteratura

Энтропия и деревья принятия решений
Энтропия и деревья принятия решений
  • habr.com
Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу. Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом...