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OK, vamos esquecer o treinamento, por enquanto.
Tenho uma rede com valor aproximado de 1, que é se o preço vai subir ou descer. Não entrarei em detalhes.
Podemos pegar uma amostra de teste (não aqueles dados em que a rede aprende, mas os dados onde o treinamento da rede neural pára quando o erro nesta amostra pára de cair) como uma única peça e esta peça virá logo após a amostra de treinamento e antes do período OOS, quando a rede está realmente comercializando. Neste caso, estimamos o erro de generalização da rede em dados que podem diferir significativamente da matriz de treinamento.
Outra opção que mencionei é gerar uma amostra de controle aleatoriamente a partir da matriz de amostras que vai antes do OOS. As amostras seriam embaralhadas. ) Então acontece (pelo menos no meu caso) que as amostras adjacentes são semelhantes e a rede aprende em uma amostra (amostra de treinamento) e imediatamente o erro de generalização da rede é estimado na amostra adjacente (de controle). Neste caso, o erro mínimo na amostra de teste pode ser muito mais profundo do que no caso em que a amostra de teste é retirada por uma peça separada.
Agora está mais ou menos claro. Eu não tenho treinamento. De modo algum.
Portanto, não pode haver amostragem de teste na forma que você sugere.
Para ser honesto, duvido que fosse muito eficaz.
Eu não sou contra sua aplicação, mas não vejo um esquema eficaz.
Para ser verdadeiramente testável, a amostra não deve estar no intervalo de treinamento. Isto é, bem antes do OOS. O que essencialmente dá um atraso na utilização e nenhuma garantia de melhoria :) . A amostragem de teste é boa quando se treina uma vez, se testa e depois se usa dumble, não vejo a utilidade de usá-la para prever as séries de preços.
Não tome isso como um motivo para se livrar dele (este é um apelo a todos os leitores :) ), é apenas um imho.
É tudo razoável o que você disse. Eu só quero testar minhas suposições com a prática, embora eu mesmo também vá de uma opção a outra e depois volte... ))) Mas fizeram da regra de usar sempre uma amostra de teste de alguma forma.
Eu também, a propósito, sempre verifico o sistema em um teste prévio antes de colocar uma EA em uma conta. Posso lhes dizer que todos os meus EAs passam em um único teste de avanço (tive tempo suficiente para fazer múltiplos avanços somente para EURUSD H1). Se eles não passaram, nem me dou ao trabalho de passá-los, porque já não tenho mais confiança ))))
Outra colher cheia de alcatrão. Uma rede individual.
Você pode ver que a média é +, mas, caramba, não há uma pequena diferença.
Outra colher cheia de alcatrão. Rede separada.
É claro que você pode ver que a média é +, mas, caramba, o spread não é nada pequeno.
Olá!
Você já fez alguma desvolatilização (encontrada nos artigos) para os indutores que você alimenta para a entrada líquida?
Você também poderia tentar tornar as induções desvolateis.
Ai de mim... Eu não sirvo a nenhum índice.
Interessante...
E a normalização para um único intervalo (ou pelo menos um intervalo)?
Ouso fazer uma pergunta imodesta: o que é o professor? maximizar os lucros através da previsão de alguns bares à frente?
Ouso fazer uma pergunta imodesta: o que é o professor? maximizar os lucros através da previsão de vários bares à frente?
Não, esta abordagem não se integra bem com a rede de eco. Já foi dito neste tópico sobre o professor.
E quanto ao racionamento para um único intervalo (ou pelo menos um intervalo)?
Bem, se é assim mesmo, sim, eu faço :)
Esquecemos de nossas "ovelhas"). A mensagem inicial é "Como melhorar"?
Sugiro que nos abstraímos um pouco (apenas um pouco) e pensemos em como melhorar o resultado NS em geral, e não apenas este, na área de aplicação em que estamos interessados. Aqui, ponto por ponto:
1) Escolha de entradas/saídas (uma questão íntima e quase sempre não sujeita a discussão, neste caso, é baseada em uma teoria aprovada por dois membros experientes em nosso fórum de negócios, e acreditamos que não há nada a melhorar)
2) Pré-processamento das entradas (a questão parece bastante simples e bastante aberta, podemos discutir se será conhecido, o que e como é feito neste caso (embora eu tenha uma NS sensata que "gosto" básico é a codificação original (não encontrada em nenhum lugar) dos dados de entrada, que eu não vou compartilhar ainda))
3) Matemática da NS. (Tudo foi inventado aqui antes de nós. Você pode se sentir livre para compartilhar e discutir o que quiser. Exceto que todas as tentativas de melhorar algo aqui são mais como xamanismo e experiências cegas do que ação consciente)
4) Questões "Organizacionais" da NS. (Como / quando treinar / reciclar, períodos / intervalos, a lógica do intérprete de saída da rede, MM, etc.) Temos visto relatórios sobre todo o TS em geral. Viu, mas idéias sensatas para melhorar, analisando outros relatórios que não alguns MM triviais vêm à mente.
O que eu perdi?
Onde/quilo que teoricamente pode ser melhorado, tomando conselho de uma pessoa que não está imersa na essência do desenvolvimento? Isso deixa os itens 2 e 3. O ponto 2 é omitido pela TopikStarter como não merecedor de atenção "lá todo o habitual" (embora, em minha opinião, possa haver variantes). Ponto 3, há artigos que você não pode compreender sem 100 gramas, e que eu pessoalmente ainda não consigo compreender totalmente (uma tentativa de implementar mesmo uma simples rede de eco falhou até agora).
TheXpert, você pode me contar algo mais sobre seu TS que não seja um segredo? A priori, estaríamos interessados, pois você tem um certo resultado (eu pessoalmente acho que sim), e isso pode "sair pela culatra" com conselhos inteligentes. Por exemplo, eu me pergunto:
- Por que o "eco"? Você já esteve lá, me fale sobre seus prós e contras. Como você descobriu isso em primeiro lugar?
- Entradas/saídas: O Sr. joo fala sobre "padrões de fluxo" e tipo 2 TC. Eu acho que "fluir" é digno de discussão, o 2º tipo é apenas um imho maligno.
a) Você realmente tem certeza de que as entradas/saídas não podem ser melhoradas?
b) Pré-processamento: Como é? Houve uma análise da distribuição dos valores de entrada, por exemplo?