Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1623

 
Farkhat Guzairov:

Existe um monitor de contas?

Não, a negociação acabou de começar e ainda nem sequer começou, porque a máquina fulltilt ainda está a ser testada quanto à sua fiabilidade. De facto, devido ao facto de os futuros terminarem hoje, por isso na última semana ou duas, a cotação funciona puramente técnica e qualquer sistema começa a funcionar, mesmo assim. Amanhã mudamos para um novo futuro. No início da citação as coisas correm sempre mal, veremos lá...
 
Mihail Marchukajtes:
Não, a negociação só agora começou e ainda nem sequer começou porque a máquina completa ainda está a ser testada quanto à sua fiabilidade. Na verdade, devido ao fato de que os futuros terminam hoje, então na última semana ou duas a cotação funciona puramente técnica e qualquer sistema começa a funcionar, mesmo assim. Amanhã mudamos para um novo futuro. No início da citação as coisas correm sempre mal, veremos lá...

Estou a ver, eu também estou no teste, mas está a demorar muito tempo ))))). De momento, não há fotografias com setas, existe apenas esta (lucro em pips).


Claro que pode ser apenas uma coincidência)).

 
Evgeny Dyuka:
Não é nada disso...
Um modelo (uma rede neural) não dá o resultado certo. Pode aprender alguma coisa, mas não é o suficiente. É por isso que eu faço 20-25 modelos com entradas diferentes. Agora tenho 25 modelos sinalizando ao mesmo tempo, e suas opiniões são consideradas com certo peso na previsão final. O cálculo de um modelo leva cerca de 0,5-0,7 segundos, totalizando 15-20 segundos + você ainda precisa preparar a data de entrada para 25 modelos, o que é muito trabalho para cada minuto )) A resposta pode ser reduzida para 1-3 segundos se eu usar multithreading corretamente em python, mas eu ainda não fiz isso.
Eu treino modelos separadamente, no modo normal, ou seja, o conjunto de dados é recolhido do período de histórico de um ano e depois treina como de costume.

Qual é o alvo?

 
Evgeny Dyuka:
Não é nada disso...
Um modelo (uma rede neural) não dá o resultado certo. Pode aprender alguma coisa, mas não é o suficiente. É por isso que eu faço 20-25 modelos com entradas diferentes. Agora tenho 25 modelos sinalizando ao mesmo tempo, e suas opiniões são consideradas com certo peso na previsão final. O cálculo de um modelo leva cerca de 0,5-0,7 segundos, totalizando 15-20 segundos + você ainda precisa preparar a data de entrada para 25 modelos, o que é muito trabalho para cada minuto )) A resposta pode ser reduzida para 1-3 segundos se eu usar multithreading corretamente em python, mas eu ainda não fiz isso.
Eu treino modelos separadamente, no modo normal, ou seja, o conjunto de dados é recolhido do período de histórico de um ano e depois treina como de costume.
Parece que você está treinando um modelo a cada minuto. Normalmente é preciso um milésimo de segundo para obter o resultado do modelo treinado.
 
elibrarius:
Parece que você está treinando um modelo a cada minuto. Normalmente é preciso um milésimo de segundo para que um modelo treinado produza um resultado.
Existem diferentes modelos e diferentes equipamentos. Milhares de segundos?
 
Evgeny Dyuka:
As florestas e os reforços são muito rápidos. As redes neurais são um pouco mais lentas.
 
mytarmailS:

Qual é o alvo?

sem alvo, todos iguais
 
Evgeny Dyuka:
sem alvo, todos iguais

O que queres dizer? Quero dizer o que é Y?

 
Evgeny Dyuka:
Não é nada disso...
Um modelo (rede neural) não lhe dá os resultados que você precisa. Pode aprender alguma coisa, mas não é o suficiente. É por isso que eu faço 20-25 modelos com várias entradas. Agora tenho 25 modelos sinalizando ao mesmo tempo, e suas opiniões são consideradas com certo peso na previsão final. O cálculo de um modelo leva cerca de 0,5-0,7 segundos, totalizando 15-20 segundos + você ainda precisa preparar a data de entrada para 25 modelos, o que é muito trabalho para cada minuto )) A resposta pode ser reduzida para 1-3 segundos se eu usar multithreading corretamente em python, mas eu ainda não fiz isso.
Eu treino modelos separadamente, no modo normal, ou seja, o conjunto de dados é recolhido do período de histórico de um ano e depois treina como de costume.

Hmm, "0.5-0.7 segundos de cálculo" é um pouco demais para o MLP, talvez você ensine e depois calcule, em pequenos conjuntos de dados com uma janela deslizante?

Vamos levar isto em ordem:

1 Quais são os dados em bruto (ticker(s), prazo)

2 Qual é o tamanho do conjunto de dados de treinamento (1k,10k,100k...)

3 Que tipo de características

4 Quais são os alvos

5 Que tipo de grelha


o suficiente para começar com...

 
Kesha Rutov:

Hmm, "0.5-0.7 segundos de cálculo" é um pouco demais para o MLP, talvez você ensine e depois calcule, em pequenos conjuntos de dados com uma janela deslizante?

Vamos em ordem:

1 Qual é o(s) dado(s) bruto(s), período de tempo)

2 Qual é o tamanho do conjunto de dados de treinamento (1k,10k,100k...)

3 Que tipo de características

4 Quais são os alvos

5 Que tipo de grelha


é o suficiente para começar com...

E você também deve brilhar a lâmpada em seus olhos)