Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 284
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Metade de um ramo de luz de lançamento: os preditores não têm poder de previsão e são ruídos para a variável alvo. Portanto, o modelo é requalificado e o modelo requalificado NÃO tem nada a ver com o seu uso futuro. RUÍDO É RUÍDO MESMO ASSIM, EM UMA APLICAÇÃO HÁ UM RESULTADO E EM OUTRA HÁ OUTRO.
Bem, você estava a falar do classificador. E daí? De um modo geral, para o prevermos, devemos construir o indicador de variações de preço para 10 barras. Volta uma barra. Esta será a função alvo. É suficiente treinar a rede para que o erro entre a saída da rede e a função de destino seja mínimo, ou seja, a rede deve reagir aos dados de entrada como um chumbo da persistência10%. O que eu gostei na NS é que você trabalha com todo o indicador de uma vez e pode fazer infinitos apegos de um indicador para outro. Eu tenho uma ideia. A questão é que existe ali uma rede de classificação muito interessante. E se treinarmos várias dessas grades em NS em uma determinada área, e depois carregarmos esses valores para o otimizador Reshetov e vermos se seremos capazes de aumentar o nível de generalização. Porque aqui eu entendo que temos um aprendizado profundo, quando o input para a rede não é o input em si, mas o resultado da rede sobre esses inputs. Eu entendo o conceito de aprendizagem profunda corretamente?
Quando primeiro treinamos uma rede sobre dados de entrada, então o resultado de várias redes treinadas sobre os mesmos dados é alimentado para a entrada de outra rede, alcançando assim um melhor nível de generalização. Isto é verdade, malta????
Vladimir, por favor dê uma olhada no meu post sobre Twitter, algumas páginas antes eu escrevi..... Talvez me possas ajudar com isso.
Bem, você estava a falar do classificador. E daí? De um modo geral, para o prevermos, devemos construir o indicador de variações de preço para 10 barras. Volta uma barra. Esta será a função alvo. É suficiente treinar a rede para que o erro entre a saída da rede e a função de destino seja mínimo, ou seja, a rede deve reagir aos dados de entrada como um chumbo da persistência10%. O que eu gostei na NS é que você trabalha com todo o indicador de uma vez e pode fazer infinitos apegos de um indicador para outro. Eu tenho uma ideia. A questão é que existe ali uma rede de classificação muito interessante. E se treinarmos várias dessas grades em NS em uma determinada área, e depois carregarmos esses valores para o otimizador Reshetov e vermos se seremos capazes de aumentar o nível de generalização. Porque aqui eu entendo que temos um aprendizado profundo, quando o input para a rede não é o input em si, mas o resultado da rede sobre esses inputs. Eu entendo o conceito de aprendizagem profunda corretamente?
Quando primeiro treinamos uma rede sobre dados de entrada, então o resultado de várias redes treinadas sobre os mesmos dados é alimentado para a entrada de outra rede, alcançando assim um melhor nível de generalização. Isto é verdade, rapazes????
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Não, não é. O que você está descrevendo é o NN empilhado. E a aprendizagem profunda é algo completamente diferente...
Boa sorte.
Vladimir, por favor veja o meu post sobre o Twitter, algumas páginas antes eu escrevi..... Talvez me possas ajudar com isso.
Então, poderia explicar em duas palavras o que é, pelo menos aproximadamente... ?????
Eu li o seu post, não posso ajudar, uma vez que não lidei com dados de texto. Já vi muitos exemplos. Se eu encontrar o link, eu envio-lho.
O problema é que eu não consigo executar o pacote sozinho, não consigo me conectar com o Tweeter, e ainda mais fácil não consigo configurar uma conexão, pelo menos é dado um exemplo de como fazê-lo, mas há um problema com o código PIN, eu simplesmente não consigo entender onde ele deve ser inserido
Vladimir, por favor veja o meu post sobre o Twitter, algumas páginas antes eu escrevi..... Talvez me possas ajudar com isso.
Dê uma olhada em https://github.com/maxbbraun/trump2cash
PS É uma tarefa muito grande, com muitas armadilhas, fazer você mesmo uma análise legível por máquina das notícias. Recomendo https://www.accern.com/ para experimentar, eu o uso, muito satisfeito.
A escala() não é adequada, com a sua complicada normalização faz constantemente gamas diferentes...
Obrigado a todos os que tentaram ajudar
Precisava de fazer um mapa para um alcance. Como já o fiz antes, pesquisei-o. Eu dei a ligação errada. Existe um pacote de balanças (não uma função), está cheio de todos os tipos de balanças. Para ti, a revenda parece-me apropriada. Por exemplo.
Exibe no intervalo especificado. E um monte de outras funções semelhantes no pacote especificado
Estás a falar de aprendizagem profunda ou empilhada NNN?