Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2407

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mytarmailS:

Discutir qual modelo é melhor é brincadeira de criança, eu costumava sofrer com esta porcaria há cerca de 7 anos atrás.


como gerar novos recursos informativos - SIM

como criar funções de fitness objectivas para o mercado - SIM

como transformar a informação recebida - SIM

como construir funções adaptáveis ao mercado - SIM

mas discutir o que é melhor NS ou Forrest sobre os mesmos dados vazios é apenas FEIS PALM...

a diferença de erro entre todas as dezenas de diferentes algoritmos de MO é de 0,5 - 2%.

2% Carl!!! Precisamos de discutir algo que dê uma diferença de 20-30%

Se os sinais são informativos, então qualquer AMO funcionará bem, o oposto também é verdadeiro!!!!

Estas são as palavras de um homem que não entende nada do que vem discutindo neste tópico há ANOS.

"A diferença de erro" num teste de avanço entre aregressão linear burra convencional e NS pode ser MAIS de 20-30% e não a favor da rede.

E isto é fácil de verificar e demonstrar.

É por isso que as redes são o ajuste habitual.

 
Dmytryi Nazarchuk:

Estas são as palavras de alguém que não entende nada do que vem discutindo neste tópico para os ANOS.

"A diferença de erro" num teste de avanço entre umaregressão linear romba normal e NS pode ser MAIS de 20-30%.

E é fácil de verificar e demonstrar.

Demonstre
 
mytarmailS:
Demonstração

Curva azul (GBP D1 - GBP LineReg), curva laranja(GBP D1 - GBP NN).

Amostra de aprendizagem 2009-2020, para a frente 2021.

As variáveis independentes são as mesmas.


 
Dmytryi Nazarchuk:

Curva azul (GBP D1 - GBP LineReg), curva laranja(GBP D1 - GBP NN).

Amostra de treinamento 2009-2020, para frente 2021.

As variáveis independentes são as mesmas.


Por favor envie-me os dados nos sinais de formato, alvo, saídas de neurônio, saídas de regressão, bem como etiquetas, onde traçar onde testar
 
mytarmailS:
Por favor envie-me os dados no formato de sinais, alvo, saídas de neurônio, saídas de regressão e rótulos, onde o traço é onde o teste

Não, eu não posso reiniciar os sinais.

 
Dmytryi Nazarchuk:

Não, eu não posso reiniciar os sinais.

Porquê?

Esquece, só queria mostrar-te que, se tiveres um entendimento, podes fazer uma linha. O modelo de regressão é tão bom ou até melhor que o NS...

Mas nem tudo começou com isso, e que nenhum AMO não dá vantagem considerável sobre outro para dados padrão, a diferença de 2% não é nada quando você precisa de 20% a 30%.
 
mytarmailS:
Porquê?

Bem, esse já é o meu know-how.

 
Dmytryi Nazarchuk:

Bem, esse é o meu know-how.

Então, se você lançar uma matriz de características prontas e um alvo pronto, isso revela o seu tipo de know-how em tecnologia?

Dmitry, você é um génio! )) É melhor eu ir ler um livro agora ...

 
mytarmailS:

Se você colocar uma matriz de características prontas e um alvo pronto, ela irá revelar seu know-how tecnológico?

Dmitry, você é um génio! )) É melhor eu ir ler um livro.

Obrigado!

 
Às vezes as pessoas não entendem a diferença entre um modelo de regressão e um modelo de regressão com hastes f de ativação, daí as conclusões tortas. Por exemplo, se você não normalizar os dados para o segundo corretamente, haverá uma explosão de gradiente e ele não aprenderá nada.
Além disso, eles não entendem que o primeiro modelo é um simples neurônio sem f-sões de ativação, do qual o segundo modelo é derivado.
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