Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3085
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Tentei treinar EAs a partir desse ciclo usando métodos genéticos e evolutivos (artigos 30 e 31). O autor tem 1.000 épocas nos parâmetros. A população é de 50 indivíduos por época, pelo que entendi. O melhor resultado é exibido no registro durante o treinamento. Portanto, para 200 épocas, esse melhor resultado não foi alterado em relação ao inicial. Também coloquei a população de 100 indivíduos e treinei cerca de 150 épocas. O efeito é o mesmo. Portanto, desisti desse método e passei para outros mais novos.
E os mais novos não são treinados adequadamente? ) Sinceramente, não quero ler mais de 30 artigos sem backtests normais.
O que é isso? do último artigo :)
Os mais novos não são treinados adequadamente? ) Sinceramente, não tenho vontade de ler mais de 30 artigos em que não há backtests normais
o que é isso? do último artigo :)
Neste artigo (e no anterior), o autor implementou um algoritmo de um conjunto de modelos (10 agentes + 1 crítico + 1 escalonador). Primeiro, ele coleta um banco de dados de exemplos (primeiro por neurônios aleatórios, depois os treinados são usados) e, em seguida, outro consultor treina o modelo nesse banco de dados. De acordo com a declaração do autor, o "escalonador" deve usar todos os agentes igualmente. Mas, no meu caso, ele usa um agente (e não faz nada com ele) ou dois (apenas abre uma negociação e espera até que o tempo de teste se esgote ou se equilibre).
Não entendo como fazer com que ele use todos os agentes. Em geral, o autor do artigo (42) escreve que também teve esse problema com a variante de (41), mas em (42) ele o corrigiu e agora usa todos os agentes. .... Bem, não posso forçar o modelo a usar todos os agentes. Entretanto, durante todos os experimentos, algumas vezes o modelo usou acidentalmente 3 ou 4 agentes e conseguiu fechar negociações e fazer uma espécie de negociação.
PS: Pedi ao autor do artigo no comentário que explicasse e escrevesse detalhadamente em figuras como ele treinou o modelo. Quantos exemplos ele coletou no banco de dados? Quantas passagens de treinamento ele fez? Pelo menos alguns dados específicos sobre o que focar..... Mas, por algum motivo, o autor ignora a pergunta. Mas qual é o sentido de escrever uma série inteira de artigos se é impossível usar qualquer coisa deles? Se você acha que é autopromoção? Mas o autor não vende nada, então por que ele precisa de publicidade....
Neste artigo (e no anterior), o autor implementou um algoritmo de um tipo de conjunto de modelos (10 agentes + 1 crítico + 1 escalonador). Ele primeiro coleta um banco de dados de exemplos (primeiro por meio de neurônios aleatórios, depois são usados os treinados) e, em seguida, outro consultor treina o modelo nesse banco de dados. De acordo com a declaração do autor, o "escalonador" deveria usar todos os agentes de forma homogênea. Mas, na verdade, ele usa um agente (e não faz nada com ele) ou dois (apenas abre uma negociação e aguarda até que o tempo de teste se esgote ou se equilibre).
Não entendo como fazer com que ele use todos os agentes. Em geral, o autor no artigo (42) escreve que ele também teve esse problema com a variante de (41), mas em (42) ele o corrigiu e agora usa todos os agentes. .... Bem, não posso forçar o modelo a usar todos os agentes. No entanto, durante todos os experimentos, algumas vezes o modelo usou acidentalmente 3 ou 4 agentes e conseguiu realmente fechar negociações e fazer uma espécie de negociação.
PS: Pedi ao autor do artigo no comentário que explicasse e escrevesse detalhadamente em figuras como ele treinou o modelo. Quantos exemplos ele coletou no banco de dados? Quantas passagens de treinamento ele fez? Pelo menos alguns dados específicos sobre o que focar..... Mas, por algum motivo, o autor ignora a pergunta. Mas qual é o sentido de escrever uma série inteira de artigos se é impossível usar qualquer coisa deles? Se você acha que é autopromoção? Mas o autor não vende nada, então por que ele precisa de publicidade....
Talvez o autor esteja tão convencido de si mesmo (já que o trabalho realizado é realmente colossal) que não responde mais às perguntas dos meros mortais :).
Infelizmente, não tenho oportunidade de verificar tudo isso, pois estou interessado em outras coisas.
Apenas expressei minha experiência de uso da RL: os resultados em novos dados foram medíocres, porque esses algoritmos não levam em conta todos os tipos de mudanças e desvios e não está muito claro como incorporar essas informações.
Talvez haja algumas soluções nos artigos, mas ainda não dei uma olhada nisso.
Amigos, olá!
Há uma batalha, sejam bem-vindos, façam barulho!!!
...
Olá JeeCi! Bom dia para você!
Convidovocê para o campeonato, participe e se div irta).