Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2486
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Mihail Marchukajtes
- pode dizer-me que multiplicadores tem em Classificadores na variável dupla decisão são pesos...?
ah, estes são provavelmente inicialmente definidos, que no processo de aprendizagem são depois auto-ajustados pelo NSET ... ou seja, inicialmente, provavelmente, ao acaso... (mas há alguma lógica pelo menos em seus sinais?)...
mas a questão da lógica das operações em funções e constantes (por que elas são exatamente assim e funções por que exatamente assim) permanece?
"Ehhh... Se ao menos alguém pudesse ajudar..." ©
Pode dizer-me que algoritmo pode ser usado para separar estas três classes, especialmente interessado na classe marcada em azul. Este cão está dividido em duas partes separadas e infelizmente não sei como dividir a marcação do alvo, de modo a separar as partes direita e esquerda. Talvez você possa aconselhar alguma coisa?
"Ehhh... Se ao menos alguém pudesse ajudar..." ©
Pode dizer-me que algoritmo pode ser usado para separar estas três classes, especialmente interessado na classe marcada em azul. Este cão está dividido em duas partes separadas, e infelizmente não sei como separar a marcação do alvo, de modo a separar as partes direita e esquerda. Talvez me possas dar alguns conselhos?
A olho, separados por duas linhas rectas.
Mihail Marchukajtes
trabalhei a força/coragem para procurar no seu código (muitas vezes há mais verdade no código do que em todos os manuais) - pode dizer-me quais são esses multiplicadores nos seus Classificadores em dupla decisão variável - são pesos?... e como os encontrou originalmente? ou seja, porquê exactamente esses?
ou melhor ainda, comente por favor - quais variáveis são necessárias, e o código da função
obrigado de antemão!
p.s.
1. eu vejo que você usa sigmoid (em forma de S) como uma função de ativação... é "frequentemente usado como uma função de aperto"...
2.talvez um ao quadrado fosse melhor?
É isso mesmo que você escreve a solução da rede, se você escrevesse de forma diferente, pareceria assim.
É chamado de polinômio em matemática, o coeficiente multiplicado pelo valor do input mais outro coeficiente multiplicado pela função de ativação com os valores de outro input ou com a soma dos valores dos inputs como mostrado abaixo, menos o coeficiente e assim por diante...... Como resultado obtemos um número acima ou abaixo de zero, que corresponde a esta ou aquela classe, mas para os sistemas de IA o método de classificação de tendências é aplicado, quando além de "Sim", "Não" aparece a resposta "Não sei". Isto é conseguido usando dois NSs em um sistema de IA, o chamado comitê. Notavelmente, a própria comissão não melhora muito a qualidade do modelo geral. Isso é fazer uma comissão de 5 ou mais modelos não faz sentido, mas dois modelos é o melhor, o efeito de melhorar o treinamento ainda está presente.
Este código
Ele normaliza o valor de entrada, esta é uma normalização interna, técnica, para o polinômio antes de alimentá-lo diretamente na equação. A própria normalização faz uma redução do alcance. Ou seja, não altera a relação da série e a própria série parece um original perfeito, mas após esta normalização, começa a ficar na faixa do máximo do mínimo da série atual. Em geral, a redução para o intervalo.
Em relação à função do activo sim há o seu código, isto significa que a solução não foi linear em cada neurónio! Basicamente, este é um neurónio da rede.
-0.13861638107404117 * sigmoid(x0)Não é difícil calcular que este polinómio tem 6 neurónios e utiliza 4 inputsMihail Marchukajtes
2.Talvez fosse melhor fazer a quadratura?
Ao quadrado, obtemos a velocidade da mudança, a rapidez com que a variável mudou, enquanto a simples diferença nos dará o grau de mudança, ou seja, o valor real de quanto o sorriso mudou. É por isso que estou a falar do sorriso e ainda não o consigo fazer. No Ubuntu o meu escritório travou o meu sistema e não consigo arrancar dele. Acho que está relacionado com a actualização do meu sistema via DDE e escrita e fiz muita merda quando tive alguns problemas com o arranque, mas tive sorte e de alguma forma consegui arrancar e arranjá-lo. Os sistemas Linux são mais poderosos na recuperação do que o Windows. Enquanto o windows tem 5-10% de chance de recuperação, o linux tem cerca de 30-40% de chance de ser recuperado. Eu respeitei o linux há alguns anos atrás e ainda respeito :-)
Em geral, tente fazer o mínimo possível de alterações matemáticas nos dados utilizados, máximo plus para integração, minutos para descobrir não só o sinal de mudança, mas também o grau em que essa mudança foi feita, isso provavelmente é tudo, e depois normalizar, escalar, etc."Ehhh... Se ao menos alguém pudesse ajudar..." ©
Pode dizer-me que algoritmo pode ser usado para separar estas três classes, especialmente interessado na classe marcada em azul. Este cão está dividido em duas partes separadas, e infelizmente não sei como separar a marcação do alvo, de modo a separar as partes direita e esquerda. Talvez você possa aconselhar alguma coisa?
"Ehhh... Se ao menos alguém pudesse ajudar..." ©
Pode dizer-me que algoritmo pode ser usado para separar estas três classes, especialmente interessado na classe marcada em azul. Este cão está dividido em duas partes separadas, e infelizmente não sei como separar a marcação do alvo, de modo a separar as partes direita e esquerda. Talvez você possa aconselhar alguma coisa?
Enviar dados, eu vou tentar
Também queria oferecer-me para experimentar!!!
É por isso que estou a falar do sorriso e ainda não o consigo fazer.
A propósito, sim, sua dinâmica de mudança seria mais interessante (com uma declaração sobre quais opções estão ficando mais caras/diminuindo devido à demanda, eu acho) - como alternativa, pode-se usar a linha de inclinação (elasticidade) em +/-Delta igual de ataque central (melhor especificamente de seattle Fut por regressão linear)... imho (para simplificar os cálculos)... mas ao estimar através da elasticidade a contribuição do rt deve ser de alguma forma neutralizada... e/ou estudar a série através do dt - para que o enviesamento da variável rt (%*dias até exp.) não distraia ... é exponencial, afinal de contas
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Continuo a pensar no modelo da teia de aranha (c59) (no contexto da luta pelo equilíbrio/imbalanceamento)... a matemática do modelo me assusta
Em geral tente fazer o mínimo possível de mudanças matemáticas nos dados utilizados, máximo mais para fusão, menos para descobrir não só o sinal de mudança, mas também o grau em que a mudança é forte, isso provavelmente é tudo, e depois normalizar, escalar, etc.
Obrigado... Vou tentar, porque eu costumava dividir tudo automaticamente para obter o rácio (por exemplo, Call-Put Ratio por preço e/ou volume)... realmente, aparentemente existem outras operações em matemática - apenas para modelar horizontalmente (aka por dt) para traçar a dinâmica