Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1513

 
Andrey Dik:

O objectivo desta actividade é identificar padrões estáveis (ou o que quer que lhes queira chamar), e eles são estáveis porque trabalham com diferentes PA; as minhas tímidas experiências nesta área mostram que isto é possível em princípio... e como consequência, a robustez aumenta (diminuindo o grau de ajuste)

é treinado primeiro em um VR, depois é treinado no outro VR. Quais as implementações que você precisa ver, podem ser diferentes

Também acrescento artificialmente o ruído às características, às vezes melhora os resultados.

dar uma olhada na amostragem importante, também é interessante.

meta-ensino

 
Kesha Rutov:

Eu o chamaria de "aprendizagem de drawdown", ou "aprendizagem de drawdown", para ser mais importante, esperar por um artigo sobre "aprendizagem de drawdown" de Pereverenko ou Denisenko, com OOP avançado (>5 profundidade de herança), 90% de acuracracia e a mesma relação (igual) de lucro para drawdown no teste, ou como nos bons velhos tempos sem qualquer teste, tudo em Lern e com martin, expoente puro)))

Kesha, pára de fumar essa porcaria. Caso contrário, vais mesmo tornar-te...

De onde vêm estes idiotas?

 
Kesha Rutov:

Preciso de escrever um artigo sobre"aprendizagem com drawdown" imediatamente.

A aprendizagem de transferência é quando os neurônios / camadas treinados em um conjunto de dados ou algoritmo são usados em outra grade como uma peça sobressalente, ela é usada, por exemplo, para estilização de imagens.

Não há necessidade de dar ajuda em tópicos sobre os quais você não sabe nada. Você saltou, pegou em termos e pensa que se tornou um especialista. Um tagarela, sim, mas não um especialista.

 
Maxim Dmitrievsky:

sem o gelo ranhoso.

Vladimir Perervenko:

Você não precisa dar referências sobre tópicos sobre os quais você não sabe nada. Saltas para cima e para baixo, apanhas termos, e pensas que te tornaste num especialista. Um tagarela, sim, mas não um especialista.

Claro que não sou um "especialista", senão porque devo ficar por aqui, todas as minhas esperanças estão depositadas em vocês e Maxim Denisenko, "especialistas", estou à espera que escrevam um "artigo" sobre o assunto, e melhor ainda, reforcem-no com um sinal de esquema, algo como dopamina de Maxim Denisenko

 
Kesha Root:

Claro que não sou um "especialista", senão porque deveria ficar por aqui, todas as minhas esperanças estão depositadas em si e em Maksim Denisenko, os "especialistas", estou à espera que escrevam um "artigo" sobre o processo de aprendizagem, e ainda melhor para o apoiar com um sinal fraudulento, algo como dopamina de Maxim Denisenko

Assim que você ler artigos e livros onde os "especialistas" da RL estão tentando aplicar dopamina a séries cronológicas financeiras, você verá que a dopamina é o melhor que pode ser feito com este assunto

e não me interessa se gostas ou não, eles esqueceram-se de te perguntar

pelo menos escreva um simples reforço sem bibliotecas de terceiros, eu vou rir

brochista

 
Maxim Dmitrievsky:

galo

Isto também te acontecerá quando a VIDA te levar a dar uma volta, nada dura para sempre, mais cedo ou mais tarde a tua "gaiola dourada" entrará em colapso e depois...

 
Kesha Rutov:

E isso também te vai acontecer, quando a VIDA te levar a dar uma volta, nada dura para sempre, mais cedo ou mais tarde a tua "gaiola dourada" vai ruir e depois...

A vida te pegou pelos seios e você está chorando como uma menina, qual é o tema do MO? Vá a um psicólogo, há muitos deles neste fórum. Posso apenas enviar-te uma mensagem, não tenho um bom sentido de tacto.

 
Maxim Dmitrievsky:

é treinado primeiro em um VR, depois refrescado em outro. Que implementações específicas você precisa ver, podem ser diferentes

Também acrescento artificialmente o ruído às características, às vezes melhora os resultados.

dar uma olhada na amostragem importante, também é interessante.

mais meta aprendizagem

não... Eu uso um, outro e terceiro PA como iguais no treinamento, vamos ver o que sai dele.

 
Andrey Dik:

Não, não, não... Um, dois, três BPs são usados como iguais no treinamento, vamos ver o que sai dele

também experimentei vários bots ao mesmo tempo no meu bot, não vi nenhuma melhoria... tenho uma coisa peculiar, ele cuida de si

estudo interessante sobre entropia máxima que vi hoje, gostei de como usar a entropia para determinação de insumos (parte 2 do artigo)

O que está a faltar no meu aparentemente. Eu até inventei quase a mesma coisa, mas não consegui articulá-la. É um pouco apoiado pela teoria.

também mostra que mercados diferentes são previstos de forma diferente, por isso se está tudo numa pilha... Não sei

https://robotwealth.com/shannon-entropy/

Shannon Entropy: A Genius Gambler's Guide to Market Randomness - Robot Wealth
Shannon Entropy: A Genius Gambler's Guide to Market Randomness - Robot Wealth
  • robotwealth.com
Before you commit your precious time to read this blog post, I need to warn you that this is one of those posts that market nerds like myself will get a kick out of, but which probably won’t add much of practical value to your trading. The purpose of this post is to scratch the surface of the markets from an information theoretic perspective...
 
Maxim Dmitrievsky:

Tenho uma coisa específica, está na sua própria mente... Tenho um estudo interessante sobre entropia máxima hoje.

estudo interessante sobre entropia máxima que vi hoje, como usar a entropia para determinar os inputs (parte 2 do artigo), gostei

O que está a faltar no meu aparentemente. Eu até inventei quase a mesma coisa, mas não consegui articulá-la. É um pouco apoiado pela teoria.

também mostra que mercados diferentes são previstos de forma diferente, por isso se está tudo numa pilha... Não sei

https://robotwealth.com/shannon-entropy/

aqui está outro material interessante sobre entropia, o autor o explica com os dedos, por assim dizer.

https://habr.com/ru/post/171759/


Não consigo encontrar nada sobre árvores de decisão, alguns fragmentos de informação estão na web, preciso de algo sob a forma de literatura

Энтропия и деревья принятия решений
Энтропия и деревья принятия решений
  • habr.com
Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу. Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом...