Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 627
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Eu me perguntava por que ele apagou o primeiro post. Ele blogou o esquema. =)
Sim, acabei de me cansar de procurar as minhas próprias mensagens no fórum :D para que eu possa, pelo menos, dar-te um link
Ainda não quero fazer um artigo aqui, mas se o resultado for interessante, posso fazê-lo mais tarde.
Sou preguiçoso e estou a fazê-lo lentamente, com uma semana de pausas :)
Ainda não quero fazer um artigo aqui, mas se o resultado for interessante, posso fazê-lo mais tarde.
Sou preguiçoso e estou a fazê-lo lentamente, com uma semana de pausas :)
esboçou um novo diagrama de rede, esta é a primeira descrição. Haverá uma sequela mais tarde (esperemos)
Eu criei um blog para o memorial porque estou farto de procurar ideias no fórum.
https://rationatrix.blogspot.ru/2018/01/blog-post.html
Estás a confundir o quente e o suave. A alimentação dos dados de resultados líquidos é uma prática com falhas.
Você simplesmente confundirá a rede, e ela não será capaz de entender porque o mesmo padrão está subindo em um caso e caindo em outro.
Isto porque os dados foram misturados com os valores dos resultados anteriores. Isto refere-se tanto ao resultado de uma transacção anterior como ao capital próprio.
Você está tentando inserir uma função de fitness no próprio corpo da grade. Mas saber o que é bom o que é mau é conhecimento estrangeiro, não tem nada a ver com o mecanismo da grelha.
Se você quiser alimentar a história passe dos MLPs para malhas recursivas.
Mas a sua hipótese é (IMHO) kotopedo.
ZS E sim, já agora, você escreveu que há problemas com a reciclagem. A ciência moderna de NS resolveu este problema há muito tempo.
A forma mais simples, clara e eficiente é a validação cruzada (google it).
Você está confundindo o quente com o suave. É uma má prática alimentar os dados dos resultados líquidos.
Você simplesmente confundirá a grade, e ela não será capaz de entender porque o mesmo padrão está subindo em um caso e caindo em outro.
Isto porque os dados foram misturados com os valores dos resultados anteriores. Isto refere-se tanto ao resultado de uma transacção anterior como ao capital próprio.
Você está tentando inserir uma função de fitness no próprio corpo da grade. Mas saber o que é bom o que é mau é conhecimento estrangeiro, não tem nada a ver com o mecanismo da grelha.
Se você quiser alimentar a história passe dos MLPs para malhas recursivas.
Mas a sua hipótese é (IMHO) um cotopoe.
Aparentemente as redes neurais para você consistem em uma definição - o Perseptron. IMHO, você nem está ciente do fato de que esta é apenas a ponta visível do iceberg, e uma minúscula.
E o sobretreinamento ainda não foi batido por ninguém. Você não tem muita compreensão do MdE.Você está confundindo o quente com o suave. É uma má prática alimentar os dados dos resultados líquidos.
Você simplesmente confundirá a grade, e ela não será capaz de entender porque o mesmo padrão está subindo em um caso e caindo em outro.
Isto porque os dados foram misturados com os valores dos resultados anteriores. Isto refere-se tanto ao resultado de uma transacção anterior como ao capital próprio.
Você está tentando inserir uma função de fitness no próprio corpo da grade. Mas saber o que é bom o que é mau é conhecimento estrangeiro, não tem nada a ver com o mecanismo da grelha.
Se você quiser alimentar a história passe dos MLPs para malhas recursivas.
Mas a sua hipótese é (IMHO) um cotopoe.
Eu gostaria de fazer um análogo de uma grelha com backup. As redes recorrentes infelizmente não têm nenhum conceito de ambiente e nenhuma resposta. As redes com reforço fazem. Como se faz? A primeira coisa que me vem à cabeça é dar-lhe um pontapé se o seu desempenho no exterior for insatisfatório, por exemplo, via eq.
talvez um cotopec, eu não me conheço, imho... só diversão :) e é fácil de usar, não leva muito tempo.
E sim, enquanto eu estava nisso, você escreveu que havia um problema com o excesso de treino. A ciência moderna de NS resolveu este problema há muito tempo.
A forma mais fácil e compreensível e eficaz é a validação cruzada (google it).
Eu sei tudo sobre isso, a validação cruzada também é um ajuste, mas mais sutil.
a recorrência também se faz a si mesma e às vezes não consegue aprender
e não percebo bem - dizes que não podes alimentar as saídas da rede com entradas e depois dizes-me para usar a recorrência... :) e isso é tudo o que faz, come os seus produtos
uma recorrência é, no caso mais simples, um MLP regular que se come
Eu sei tudo sobre isso, a validação cruzada é também um ajuste, mas mais sofisticado.
a recorrência também se faz a si mesma e às vezes não consegue aprender
e eu não entendo - você diz que não pode alimentar as saídas da rede com as entradas e depois diz-me para usar a recorrência... :) e isso é tudo o que faz, come os seus produtos
Uma recorrência é basicamente um MLP que se come a si próprio.
Não, eu estava a dizer que não se pode misturar dados de mercado com saídas de rede.
Em outras palavras, a sua rede processa citações, enquanto você as alimenta com dados sobre se uma negociação anterior foi bem sucedida ou não.
E em geral, quer a rede funcione bem ou não, esta é uma unidade separada (eu costumava chamá-la de fitness-função em GA, em NS chama-se função de erro, mas a ideia é a mesma).
Suponha que você treina uma rede por backprop, acontece que você tem um erro tornando-se parte dos dados, butterscotch. Espero que entenda o que quero dizer.
A julgar por todas as redes neurais para você consiste em uma definição - o Perseptron. IMHO, você nem sequer sabe que esta é apenas a ponta visível do iceberg, e mesmo esta é uma pequena.
E nunca ninguém derrotou a reciclagem. Você tem pouca compreensão da esfera MoD.Eu estava a falar da rede específica apresentada pela Maxim.
Se não entenderes três frases... Você sabe, por que eu deveria te dizer))