트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 411

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도서관 :

다음은 RNN을 사용한 실험입니다.

https://www.mql5.com/en/blogs/post/697984


추신
기존 신경망은 XOR + 노이즈 문제를 더 잘 해결했지만 훈련 예제에서 0이 아닌 오류가 있습니다. 비록 0.1%의 오류가 오류를 고려하기에는 터무니없지만) 그래서 익숙하지 않은 데이터에 대한 일반적인 MLP가 더 잘 작동했습니다.

훈련(75.0%) 사이트의 평균 오류 = 0.001(0.1%)
검증(25.0%) 영역의 평균 오차 = 0.034(3.4%)

훈련장

0.00000000, 0.00000000, 0.00000000, 0.00106781
0.00000000, 0.00000000, 1.00000000, 0.99912817
0.00000000, 1.00000000, 0.00000000, 0.99887599
0.00000000, 1.00000000, 1.00000000, 0.00146612
1.00000000, 0.00000000, 0.00000000, 0.00015709
1.00000000, 0.00000000, 1.00000000, 0.99958727

확인:
1.00000000, 1.00000000, 0.00000000, 1.00136207
1.00000000, 1.00000000, 1.00000000, 0.04871333

 
알렉산더 이바노프 :

오랫동안 지켜보고 있습니다.. 결과를 기다리고 있습니다.

그리고 여기서 당신은 영리하고 아무것도 성취하지 못합니다.

NEURO-BOT을 만드는 것이 필요합니다.


여기서는 특별히 심문할 수 없습니다. 최대 아이디어 교환, 모든 사람이 앉아서 구현 ...
 
마이클 마르쿠카이테스 :

여기서는 특별히 심문할 수 없습니다. 최대 아이디어 교환, 모든 사람이 앉아서 구현 ...


그게 다야 하지만 난 당신이 가게에서처럼 여기에서 일해야합니다. 봇을 공동으로 생성합니다.

내가 Dmitrievsky를 수석 디자이너로 임명했다고 가정해 봅시다. 그는 매우 잘 훈련되어 있습니다.)) 그리고 여러분 모두는 그의 명령을 따르고 그의 순서도를 만들 것입니다.

그래서 우리는 러시아에서 원자 폭탄을 만들었습니다.

 
알렉산더 이바노프 :


그게 다야 하지만 난 당신이 가게에서처럼 여기에서 일해야합니다. 봇을 공동으로 생성합니다.

내가 Dmitrievsky를 수석 디자이너로 임명했다고 가정해 봅시다. 그는 매우 잘 훈련되어 있습니다.)) 그리고 여러분 모두는 그의 명령을 따르고 그의 순서도를 만들 것입니다.

그래서 우리는 러시아에서 원자 폭탄을 만들었습니다.


그럼 당신의 역할은????
 
알렉산더 이바노프 :


문제는 신경 로봇은 어떻습니까? 움직임이 있습니까? 또는 여기에서 끊임없이 영리하고 성과가 없습니다. ))

모두가 뉴로봇의 구조를 받아들여야 합니다. 그러면 결과가 있을 수 있습니다.


예, 이 신경망에서 이미 너무 역겹습니다)

아직은 단언컨데 최소 5년 동안 3개월에 20,000%, 최대 10-15%를 이 간격으로 받는 것은 불가능합니다.

 
마이클 마르쿠카이테스 :

그렇다면 당신의 역할은 무엇입니까????


나의 역할? - 이것은 DEMAND입니다!)) 수요가 없으면 모든 꿈이 무너질 것입니다. 수요와 돈이 있는 곳에서는 일이 진행되고 있습니다. 현재로서는 DEMAND를 제안합니다))

수요는 엄청난 것입니다. 그것 없이는 시장도 없고 움직임도 없습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :


예, 이 신경망에서 이미 너무 역겹습니다)

아직은 단언컨데 최소 5년 동안 3개월에 20,000%, 최대 10-15%를 이 간격으로 받는 것은 불가능합니다.


oo))) 이미 로봇이 있음을 의미합니다. 그리고 언제부터 "형제적" 가격으로 제공하시겠습니까? ))
 
알렉산더 이바노프 :


나의 역할? - 이것은 DEMAND입니다!)) 수요가 없으면 모든 꿈이 무너질 것입니다. 수요와 돈이 있는 곳에서는 일이 진행되고 있습니다. 현재로서는 DEMAND를 제안합니다))

수요는 엄청난 것입니다. 그것 없이는 시장도 없고 움직임도 없습니다.


글쎄, 당신은 수요를 창출하고 있기 때문에 금전적 측면에서 그것을 형성하십시오. 당신의 요구가 얼마나 큰가요???? 거기 당신이보고 제안이 나타납니다 ...
 
도서관 :

추신
기존 신경망은 XOR + 노이즈 문제를 더 잘 해결했지만 훈련 예제에서 0이 아닌 오류가 있습니다. 비록 0.1%의 오류가 오류를 고려하기에는 터무니없지만) 그래서 익숙하지 않은 데이터에 대한 일반적인 MLP가 더 잘 작동했습니다.

훈련(75.0%) 사이트의 평균 오류 = 0.001(0.1%)
검증(25.0%) 영역의 평균 오차 = 0.034(3.4%)

훈련장

0.00000000, 0.00000000, 0.00000000, 0.00106781
0.00000000, 0.00000000, 1.00000000, 0.99912817
0.00000000, 1.00000000, 0.00000000, 0.99887599
0.00000000, 1.00000000, 1.00000000, 0.00146612
1.00000000, 0.00000000, 0.00000000, 0.00015709
1.00000000, 0.00000000, 1.00000000, 0.99958727

확인:
1.00000000, 1.00000000, 0.00000000, 1.00136207
1.00000000, 1.00000000, 1.00000000, 0.04871333


이제 이것은 이미 흥미롭습니다 .. 따라서 추가 테스트를 수행해야 할 것입니다. 이전에 생각했던 것처럼 이 RNN에 의미가 없을 수도 있습니다.

유일한 장점은 옵티마이저에서 다른 시스템 매개변수와 동시에 가중치를 선택한다는 것입니다.

 
마이클 마르쿠카이테스 :

글쎄, 당신은 수요를 창출하고 있기 때문에 금전적 측면에서 그것을 형성하십시오. 당신의 요구가 얼마나 큰가요???? 거기 당신이보고 제안이 나타납니다 ...


적어도 나는 하나를 물었다. 금전적인 측면에서 = 글쎄.... 그들이 아는 한.

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