L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 284

Nuovo commento
 
SanSanych Fomenko:
Mezzo ramo che fa luce: i predittori non hanno potere predittivo e sono rumore per la variabile obiettivo. Quindi il modello viene riqualificato e il modello riqualificato non ha nulla a che fare con il suo uso futuro. IL RUMORE È RUMORE ALLO STESSO MODO, IN UN'APPLICAZIONE C'È UN RISULTATO E IN UN'ALTRA UN ALTRO.

Y Beh, stavi parlando del classificatore. E allora? In generale, per prevederlo, dovremmo costruire l'indicatore dei cambiamenti di prezzo per 10 barre. Spostare indietro di una barra. Questa sarà la funzione di destinazione. È sufficiente addestrare la rete in modo che l'errore tra l'uscita della rete e la funzione obiettivo sia minimo, cioè la rete dovrebbe reagire ai dati di input come una pista da persentenza10%. Quello che mi è piaciuto di NS è che si lavora con tutto l'indicatore in una volta sola e si possono fare infiniti collegamenti da un indicatore all'altro. Ho un'idea del genere. La questione è che lì c'è una rete di classificazione molto interessante. Che cosa succede se alleno diverse griglie di questo tipo in NS in una certa area, e poi do questi valori all'ottimizzatore di Reshetov e vedo se il livello di generalizzazione può essere aumentato. Perché qui capisco che otteniamo l'apprendimento profondo, quando l'input alla rete non è l'input stesso, ma il risultato della rete su questi input. Ho capito bene il concetto di apprendimento profondo?

Quando prima si addestra una rete sui dati di input, poi il risultato di diverse reti addestrate sugli stessi dati viene alimentato all'input di un'altra rete, ottenendo così un miglior livello di generalizzazione. È vero, ragazzi????

 
Vladimir Perervenko:

Vladimir, dai un'occhiata al mio post su Twitter, qualche pagina prima ho scritto..... Forse puoi aiutarmi con questo

 
Mihail Marchukajtes:

Y Beh, stavi parlando del classificatore. E allora? In generale, per prevederlo, dobbiamo costruire l'indicatore delle variazioni di prezzo per 10 barre. Spostare indietro di una barra. Questa sarà la funzione di destinazione. È sufficiente addestrare la rete in modo che l'errore tra l'uscita della rete e la funzione obiettivo sia minimo, cioè la rete dovrebbe reagire ai dati di input come una pista da persentenza10%. Quello che mi è piaciuto di NS è che si lavora con tutto l'indicatore in una volta sola e si possono fare infiniti collegamenti da un indicatore all'altro. Ho un'idea del genere. La questione è che lì c'è una rete di classificazione molto interessante. E se allenassimo diverse griglie di questo tipo in NS in una certa area, e poi caricassimo questi valori nell'ottimizzatore di Reshetov e vedessimo se saremo in grado di aumentare il livello di generalizzazione. Perché qui capisco che otteniamo l'apprendimento profondo, quando l'input alla rete non è l'input stesso, ma il risultato della rete su questi input. Ho capito bene il concetto di apprendimento profondo?

Quando prima si addestra una rete sui dati di input, poi il risultato di diverse reti addestrate sugli stessi dati viene alimentato all'input di un'altra rete, ottenendo così un miglior livello di generalizzazione. È vero, Ragazzi????

=========================================================

No, non lo è. Quello che state descrivendo è NN impilato. E l'apprendimento profondo è tutta un'altra cosa...

Buona fortuna

 
Vladimir Perervenko:
Quindi potresti spiegare in poche parole di cosa si tratta, almeno approssimativamente... ?????
 
mytarmailS:

Vladimir, per favore guarda il mio post su Twitter, qualche pagina prima ho scritto..... Forse puoi aiutarmi con questo

Ho letto il tuo post, non posso aiutarti perché non ho avuto a che fare con i dati di testo. Ho visto molti esempi. Se troverò un link, lo pubblicherò.
 
Mihail Marchukajtes:
Quindi potresti spiegare in due parole cos'è, almeno approssimativamente... ?????
Stai parlando di apprendimento profondo o di stackedNN?
 
Vladimir Perervenko:
Ho letto il tuo post, non posso aiutarti, dato che non ho avuto a che fare con dati di testo. Ho visto molti esempi. Se trovo il link, te lo mando.

Il problema è che non posso eseguire il pacchetto da solo, non posso connettermi con Tweeter, e ancora più facile non posso impostare una connessione, almeno l'esempio è dato come farlo, ma c'è un problema con il pin-code, non riesco proprio a capire dove dovrebbe essere inserito

 
mytarmailS:

Vladimir, per favore guarda il mio post su Twitter, qualche pagina prima ho scritto..... Forse puoi aiutarmi con questo.

Dai un'occhiata a https://github.com/maxbbraun/trump2cash

PS È un compito molto grande, con molte insidie, fare da soli un'analisi leggibile dalla macchina dei feed di notizie. Consiglio a https://www.accern.com/ di provarlo, io lo uso, molto soddisfatto.

 
mytarmailS:

scale() non è adatto, con la sua complicata normalizzazione fa costantemente degli intervalli diversi...

Grazie a tutti coloro che hanno cercato di aiutare

Avevo bisogno di mappare io stesso una gamma. Siccome l'ho già fatto, mi sono informato. Ho dato il link sbagliato. C'è un pacchetto di scale (non una funzione), è pieno di tutti i tipi di scale. Per te, recsale mi sembra appropriato. Per esempio.

rescale(х, to = c(0, 1))

Visualizza nell'intervallo specificato. E un mucchio di altre funzioni simili nel pacchetto specificato

 
Vladimir Perervenko:
Stai parlando di apprendimento profondo o di stackedNN?
J A proposito di apprendimento profondo. Ora molte persone ne parlano, voglio saperne di più. E un'altra domanda. Chi ha implementato la rete ricorrente senza insegnante su MT4?
1...277278279280281282283284285286287288289290291...3399
Nuovo commento