Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1602

 
Olá, aconselhe algumas bibliotecas ou estruturas ML que funcionam bem com classificação entre, digamos, 10 classes diferentes, idealmente em C#
Executando o ML.NET em sua entrada, ele identificou tais métodos como os mais precisos

- classificador LGBM
- Máximo classificador de Entropia.

Mas o ML.NET tem algumas limitações, por isso gostaria de tentar outras opções.
Não relacionado com o mercado neste momento, mas provavelmente será usado no futuro.

Dados de exemplo.

Label   Pitch   Energy  RMS     ZCR     Centroid        Spread  Flatness        Noiseness       RollOf  Crest   Entropy Decrease        C1      C2      C3      C4      C5      C6      M1      M2      M3      M4      M5      M6      M7      M8      M9      M10     M11     M12     M13

08      195.91840       749479.40000    663.49990       0.06797 5960.71800      5623.56900      0.45596 0.48241 11892.42000     113.03180       0.81972 -0.01187        0.60059 0.99703 1.12502 1.38532 1.41049 1.34596 174.31960       5.43771 0.53368 1.08706 1.28929 -0.27730        0.22525 -0.32192        -1.06489        0.18286 0.12653 -0.36697        0.04997

07      89.38548        264804.20000    427.55540       0.06677 5575.63400      5633.31900      0.41806 0.46413 11484.85000     167.75290       0.79212 -0.17176        0.58641 1.03448 1.14216 1.40824 1.38114 1.41114 174.84360       4.86947 0.42199 1.17480 1.67603 -0.33066        0.54447 -0.31041        -0.75327        -0.04792        0.82607 0.23418 0.16688


 
...:
Olá, aconselhe algumas bibliotecas ou estruturas ML que funcionam bem com classificação entre, digamos, 10 classes diferentes, idealmente em C#
Executando o ML.NET em sua entrada, ele identificou tais métodos como os mais precisos

- classificador LGBM
- Máximo classificador de Entropia.

Mas o ML.NET tem algumas limitações, por isso gostaria de tentar outras opções.
Não relacionado com o mercado neste momento, mas provavelmente será usado no futuro.

Dados de exemplo.

Você já tentouo CatBoost?

 
Maxim Dmitrievsky:
A cartomante não viu os quelistas, ou seja, anonimamente. Apenas lhe fizeram pequenas perguntas de diferentes pessoas e avaliaram a resposta. Ninguém se conhece. Só me perguntava qual seria o efeito psicológico. Pensei em ver os disparates nas cartas, mas eles estão no ponto).

É daí que vem a ameba "sabe". O que é a cartomante?)

Amoeba finds approximate solutions to NP-hard problem in linear time
Amoeba finds approximate solutions to NP-hard problem in linear time
  • phys.org
Researchers have demonstrated that an amoeba—a single-celled organism consisting mostly of gelatinous protoplasm—has unique computing abilities that may one day offer a competitive alternative to the methods used by conventional computers. The researchers, led by Masashi Aono at Keio University, assigned an amoeba to solve the Traveling...
 

E eu consegui treinar uma rede neural. No BTCUSD prevê movimento a cada minuto durante os próximos 15 minutos (sem referência a castiçais). A resposta neural é binária para cima/baixo e expressa numericamente como -70 a +70, não é uma previsão de preço, é um grau de confiança na mudança.
Agora, no mercado real, o resultado é mais alto do que o esperado. Durante o backtest 68% das respostas bem sucedidas revelaram-se muito melhores. Treinado sem muletas e dicas, ou seja, sem influência externa, o que eu treinei funciona da mesma forma.
Os dados foram preparados com bot MQL5, neurónio TensorFlow + Keras, agora envia as minhas previsões para o canal de telegramas. Não vou dar o link aqui, mas se puder, por favor, avise-me.

Na verdade, eu tenho um indicador que dá um valor em cada vela de minuto. Em valores de 30 e superiores posso tentar negociar)

Responderei às perguntas, mas deixarei o know-how sobre preparação de dados para treinamento...

 
Evgeny Dyuka:

No final, deu 68% de respostas bem sucedidas, mas na vida foi muito melhor.

Isso não te diz nada, como sabes. Qual é a expectativa de ganhar?

 
Andrei:

Isso não diz nada, como sabe. Qual é a expectativa de ganhar?

Claro que não diz nada, mas o mercado real diz. A previsão é absolutamente correta, posso adivinhar muito bem as tendências e as próximas inversões, por assim dizer... melhor do que todos os indicadores conhecidos. Tudo isto em público.
A expectativa do tapete não foi contada.
 
Evgeny Dyuka:
Mas o mercado real diz, a previsão é absolutamente adequada, a adivinhação de tendências e as próximas inversões é muito boa, por assim dizer... melhor do que todos os indicadores conhecidos. Tudo isto em público.

A percentagem de suposições não diz nada, pode haver 99% de suposições que são lucrativas e 1% que não são lucrativas, o que cobrirá todos os lucros.

Evgeny Dyuka:
A expectativa do tapete não foi contada.

Porquê?

 
Andrei:

A percentagem de suposições não lhe diz nada, pode haver 99% de suposições que são lucrativas e 1% que não são lucrativas, o que cobrirá todos os lucros.

Porquê?

Podes convencer-me de que estou errado. Eu fiz este projecto durante 6 meses durante 16 horas por dia e consegui o resultado. Eu não posso mostrar-lhe porque você está esperando por um link que eu lhe darei um anúncio do casino.

Uma contra-pergunta, onde mais devemos discutir este assunto como num fórum central?
Talvez por segurança devêssemos equipar um delegado do fórum, ele usará um fato protector, vestirá o link, observará e dirá - é ou não um casino.
Depois disso, vamos discutir isso.

 
Andrei:

A percentagem de suposições não lhe diz nada, pode haver 99% de suposições que são lucrativas e 1% que não são lucrativas, o que cobrirá todos os lucros.

Porquê?

A percentagem de palpites não é importante neste tópico, é uma categoria diferente. O principal aqui é se a rede está aprendendo ou não. Se mostrar sinais de aprendizagem, a porta está aberta, e então a qualidade da previsão pode ser infinitamente melhorada. Tudo vai depender do equipamento e do tempo.