L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2025

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Maxim Dmitrievsky:

nessun cluster inutile

Quindi come si fa a sapere se è inutile o no? )))

 
mytarmailS:

Come fai a sapere se è un noob o no? )))

Si hanno, convenzionalmente, solo 2 di loro in una curva bidimensionale - salita o discesa. Ma si hanno molte combinazioni di esse, alternanze. Questa è la cosa più importante per il modello.

perché non hai bisogno di così tanto rumore, che ti ci metti troppo.

La ricorrenza non impara bene quando ci sono molti modelli. È più importante che abbia un piccolo numero di schemi di interleaving, una sequenza. Non il numero di modelli. Capito?

 
Maxim Dmitrievsky:

Si hanno, convenzionalmente, solo due di loro in una curva bidimensionale - salita o discesa. Ma avete molte combinazioni, alternanze. Questa è la cosa più importante per il modello.

perché non hai bisogno di così tanto rumore, che ti ci metti troppo.

La ricorrenza non impara bene quando ci sono molti modelli. È più importante per esso avere un piccolo numero di modelli di interleaving, una sequenza. Non il numero di modelli. Capito?

Così, nei cluster "eventi", si può scrivere qualsiasi cosa, non solo il prezzo...

Comunque. Ho quasi creato un algoritmo che cerca sequenze redditizie nel rumore come 1-2-3 - "sì"...

Ogni sequenza sarà sotto forma di regole, poi combinando in un pool di regole e poi sommando i segnali, come una foresta, solo profonda, ricorrente)).

Solo che non so come allenarmi, non capisco affatto la RL ((

 
Maxim Dmitrievsky:

Si invia solo il numero del cluster alla rete, non il suo contenuto. Non si preoccupa del contenuto.

Avete visto il mio esempio? )) Cos'era, il contenuto o il numero? )))

 
Maxim Dmitrievsky:

Prova a prevedere con una griglia di ricorrenza questa semplice griglia

Se trova un modello, allora può essere usato

Un pattern è 1 2 3 4 , una tale sequenza ... se è nella stringa allora "SI".


Non provarci nemmeno, Forrest.

prova

  Reference
Prediction NO YES
       NO  58  71
       YES 57  64
                                          
               Accuracy : 0.488  
File:
DT2.csv  1021 kb
 

Oggi ho letto il titolo corretto.
Database basati su reti neurali.
Nessuna previsione, solo la ricerca nel database. L'unica differenza rispetto ai database convenzionali è la capacità di generalizzare/combinare i dati più simili.

 
Maxim Dmitrievsky:
La coerenza è quando i numeri vanno uno dopo l'altro

Pensatelo come una sequenza, tutto il resto è rumore (il rumore è roba che abbiamo messo insieme pensando che significhi qualcosa)

ma non significano nulla! ma non lo sappiamo finché non troviamo lo schema.

 
mytarmailS:

Immaginate che questo sia esattamente ciò che è la coerenza, tutto il resto è rumore (il rumore è tutta la roba che ci abbiamo buttato addosso e pensiamo che significhi qualcosa)

ma non significano nulla! ma non lo sappiamo finché non troviamo lo schema.

Nel tuo set le risposte si trovano con una semplice ricerca, non dire cazzate
 
Maxim Dmitrievsky:
Nel tuo set le risposte si cercano con una semplice ricerca, non dire cazzate

e se la gamma non è da 1 a 20 ma da 1 a 5k?

e la sequenza è maggiore di 10 ?

mostrami una semplice ricerca )) e dove affittare i cluster ))

 
mytarmailS:

e se la gamma non è da 1 a 20 ma da 1 a 5k?

e la sequenza è più di 10 ?

mostrami quella semplice ricerca )) e dove affittare i cluster ))

In una sequenza, ogni elemento successivo deve essere collegato ai precedenti, per esempio le parole in una frase. Altrimenti è solo spazzatura senza struttura, cosa cercare lì. Hai un muto che cerca gli involucri nel cestino. Tirate fuori quello verde, poi quello rosso. È una ricerca in microsecondi, anche a 20k.
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