Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2314

 

O segundo livro de Lopez De Prado saiu, gostei do primeiro. A segunda promete não ser menos interessante

 
Vladimir Perervenko:

Como conseguiu isso?

Qual é a dimensão de saída?

Ao prever a rede, retiro os estados dos pesos das camadas, as camadas como matrizes, faço um conjunto de dados a partir das matrizes e envio-o para o "youmap". A saída é de 2 dimensões.

redes do pacote "neuralnet
 
mytarmailS:

ao prever uma rede, retiro os estados dos pesos das camadas, as camadas como matrizes, das matrizes que faço um conjunto de dados e para um "youmap". A saída é de 2 dimensões.

redes do pacote "neuralnet

Estou a ver. Qual é a ideia?

Faz sentido dividir os dados de treinamento em partes e usar partes não-intersectantes ao treinar cada camada da rede neural. (ideia do Winwector). Ainda não o experimentei, mas eles dizem que é útil.

Boa sorte.

 
Vladimir Perervenko:

Estou a ver. Qual é a ideia?

Faz sentido dividir os dados de treinamento em partes e usar as partes não sobrepostas ao treinar cada camada da rede neural. (ideia do Winwector). Ainda não o experimentei, mas eles dizem que é útil.

Boa sorte.

A minha ideia foi a seguinte

1) Treinar a rede neural em algumas ações, que seja tchau/assento.

2) a rede sobre novos dados cometerá muitos erros

3) Eu queria agrupar padrões em camadas da rede para ver se conseguia distinguir as decisões erradas da rede das correctas, olhando para os padrões que ocorrem na rede durante o processamento do sinal...

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Vladimir, você sabe se existe um pacote no R-ka, onde eu posso interagir com os gráficos, por exemplo, para que eu possa selecionar uma área em um gráfico com meu mouse e obter os parâmetros da área selecionada no código

 
Uma rede neural é aprender a negociar no mercado real.
Esta é uma pequena conta real na BitMEX.
O bot entra em sinais neuronais públicos e fecha por si só, totalmente automático.
Postura máxima de não mais de 30% do depoimento.
***

Agora a versão inicial mais fácil, sem paragens, à espera de quando se vai esgotar))
 
Evgeny Dyuka:
Uma rede neural está aprendendo a negociar no mercado real.
Esta é uma pequena conta real na BitMEX.
O bot entra em sinais de neurônio públicos e fecha por si só, totalmente automático.
A pose máxima não é superior a 30% do depoimento.
***

Agora a inicial é a versão mais fácil, sem paragens, à espera que se esgote))
Eu não sei onde está o link para monitorar a conta.
 
Evgeny Dyuka:
e para onde foi o link de monitoramento de contas???

Aparentemente, os bot removem os links. A julgar pela rapidez.

 
Valeriy Yastremskiy:

Aparentemente, os bot removem os links. A julgar pela rapidez.

O bot o teria removido de uma vez, mas ele permaneceu lá por dez minutos.

Eu sei quem é este bot))

 

Novas características do catbust

A previsão da incerteza é interessante, semelhante ao Active Lerning, sobre o qual escrevi um artigo


 
Mas explicam-no de tal forma que é mais fácil perguntar aos Napoleões do manicómio