L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2235

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Valeriy Yastremskiy:

Schrödinger ha fallito da tempo, oggi ho letto la sua recensione sulla dissertazione sulla simulazione numerica di onde di spin non lineari in strutture di grafene su matlab, naturalmente Schrödinger è usato, ma già notando che fallisce)))

In generale sono stato sorpreso per molto tempo, l'accademia è finanziaria, e parlare di computer quantistici, CERN, Dubna) Ma oggi sono stato solo sorpreso) Mio figlio (mio) nella scuola di specializzazione, ha fatto una domanda, e la rete scrive in Python?) Questa è una contro-domanda).

Dal più debole sussurro ho sentito che in matematica in Russia attualmente il Dipartimento di Fisica e Matematica (Scuola Superiore di Economia) è in testa, mentre la Facoltà di Meccanica dell'Università Statale di Mosca ha ultimamente ceduto nettamente.

 
Aleksey Nikolayev:

Ho sentito di sfuggita che in matematica in Russia ora i primi posti sono occupati dalla fisica e dall'istruzione superiore (HSE), mentre il dipartimento di mecmatica dell'università statale di Mosca è sceso molto ultimamente.

Non nel soggetto, ma se in generale, è male). E tra le pecore .... Sembra che Phystech non abbia mai perso terreno. Con HSE e MSU non ho familiarità, un paio di conoscenti non è un indicatore))))

 
Maxim Dmitrievsky:

Seriamente... questa stranezza mi sta rompendo il cervello. nessun spread funziona bene sul track\test.

con la diffusione funziona bene in pista, ma si rompe sul test. Cosa c'è di così diverso nel test che lo spread tick by tick impedisce di andare in profitto...

Sembra che ci sia una sorta di bug nella logica.

Ieri sera ho aggiunto un'altra classe "non scambiare" all'obiettivo:

    for i in range(dataset.shape[0] - max):
        rand = random.randint(min, max)
        curr_pr = dataset['close'][i]
        future_pr = dataset['close'][i + rand]

        if future_pr  - curr_pr < -25*POINT:
            labels.append(1.0)
        elif future_pr - curr_pr > 25*POINT:
            labels.append(0.0)
        else:
            labels.append(2.0)

Ho riscritto il tester, alla fine non mi dà nemmeno un risultato decente. E il culmine per me è stato che il metodo save_model per C++ non supporta i modelli multiclasse, cane. Comunque, a giudicare dalle condizioni è un vicolo cieco.

 
welimorn:

Ieri sera ho aggiunto un'altra classe "non scambiare" all'obiettivo:

ha riscritto il tester, ha finito per non trovare nemmeno un risultato insignificantemente decente. E il culmine per me è stato che il metodo save_model per C++ non supporta i modelli multiclasse, cane. In breve, in base alle condizioni, un ramo morto.

Su un altro classificatore che permette/proibisce il trading

ma questo non ha davvero molto senso, ho controllato)

 

Esistono anche queste soluzioni di ottimizzazione.


 
Aleksey Vyazmikin:

Esistono anche queste soluzioni di ottimizzazione.


Darò un'occhiata, forse qualcosa di utile sarà
 
Aleksey Vyazmikin:

Esistono anche queste soluzioni di ottimizzazione.

Perché è così appassionato di ottimizzazione?

 
mytarmailS:

Perché ci tieni tanto all'ottimizzazione?

Questo è invece della correzione dell'errore di gradiente. È vero che più funzioni richiedono più potenza di calcolo, ma forse per funzioni crollate va bene...

 
Aleksey Vyazmikin:

Questo è invece della correzione dell'errore di gradiente. È vero che più funzioni richiedono più potenza di calcolo, ma può funzionare per funzioni crollate...

Stai allenando una rete?

 
mytarmailS:

stai formando una rete?

Anche i boost usano un gradiente. Sono solo informazioni per ampliare le conoscenze e i metodi adatti al MO.

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