Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 597

 
sibirqk:
Imho, claro, mas aqui em cada página deste tópico, você precisa começar com o slogan do SanSanych - "lixo dentro, lixo fora". E todos os seus talentos cognitivos e criativos devem, em primeiro lugar, ter como objectivo reduzir o desperdício na entrada, e só depois tentar colocar uma carga extrema no hardware do seu computador.

você também é um caçador de necrófagos à procura de coisas comestíveis?

 
Maxim Dmitrievsky:

Também é um caçador de necrófagos à procura de algo comestível?

A vida vai fazer - ...
 

Fez um esquema de classificadores não rodinâmicos que é fácil de implementar

Talvez esteja a faltar alguma coisa? Alguma ideia? :)

o número de neurónios pode ser adicionado, agora há 2 na camada oculta


 
Maxim Dmitrievsky:

Fez um esquema de classificadores não rodinâmicos que é fácil de implementar

Talvez esteja a faltar alguma coisa? Alguma ideia? :)

o número de neurónios pode ser adicionado, 2 estão agora numa camada oculta


1) Como você está se saindo com o treinamento? Não vejo como os pesos são aplicados.
2) Os pesos do próprio neurônio estão disponíveis?
3) Como meio, você pode tomar a derivada do fechamento ou do MA rápido de ordem 1-4. Ou incrementos.
4) Eu colocaria o tamanho da camada oculta igual à entrada.
 
sibirqk:
Imho, claro, mas aqui em cada página do ramo, você deve começar com o slogan do SanSanych - "lixo dentro - lixo fora". E todos os seus talentos cognitivos e criativos, primeiro e acima de tudo, visam reduzir o lixo na entrada, e só depois tentar sobrecarregar extremamente o hardware do computador.
Este não é um slogan da SanSanych. Basta pesquisar no Google.
 
Maxim Dmitrievsky:

Fez um esquema de classificadores não rodinâmicos que é fácil de implementar

Talvez esteja a faltar alguma coisa? Alguma ideia? :)

você pode adicionar o número de neurônios, agora há 2 na camada oculta

Você só vai perder o seu tempo. Nos dados reais, não vai funcionar.

Por exemplo: Uma resposta errada da NS, e isso afectará todas as respostas subsequentes.

 
Yuriy Asaulenko:
Este não é um slogan da SanSanych. Pelo menos no Google.

Isso é certo - é um sinal no edifício das Estatísticas.

 
SanSanych Fomenko:

Isso é certo - é o sinal no edifício das Estatísticas.

Não só. Há muitos outros lugares onde esse sinal está pendurado).
 
Yuriy Asaulenko:

Você só estará perdendo seu tempo. Isto não vai funcionar com os dados reais.

Por exemplo: Uma resposta errada da NS e afectará todas as respostas subsequentes.

A rede neural está lentamente a eliminar os erros 👍😀😎
 
Yuriy Asaulenko:
Não só. Há muitos outros lugares onde este sinal está pendurado).

Vou cingir-me ao tema, por assim dizer.

Mas nas estatísticas, é uma questão de princípio.

E tudo se resume à correlação, porque um dos conceitos básicos e o mais médio, e tudo porque a correlação SEMPRE tem um valor e nenhum valor "sem valor = NA". Se você pensar na Idade Média, várias centenas de anos foram dedicados a isso - encontrar correlações onde, em princípio, não poderia haver nenhuma.


Quando comecei a aprender R, fiquei espantado com o quanto isso tem sido feito com este mesmo NA.