Existe um padrão para o caos? Vamos tentar encontrá-lo! Aprendizado de máquina com o exemplo de uma amostra específica. - página 8
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Sim, há muitos dados e pretendo adicionar mais, portanto, é necessário desenvolver uma metodologia de triagem antes da ofuscação.
No momento, estou treinando e digo que muito depende das configurações, especialmente do número de divisões nas tabelas quânticas.
Acabei de iniciar um experimento em que o treinamento é feito com as configurações padrão da placa de vídeo - uma passagem, sem levar em conta a avaliação do modelo e o teste na amostra do exame, leva de 2 a 3 minutos - dependendo do número resultante de árvores no modelo. Em meu processador FX-8350, bastante desatualizado, ele é cerca de 60% mais lento.
Acho que a velocidade é bastante aceitável; geralmente treino 100 modelos com semente fixa para calcular a eficiência do método.
Se você treinar até o "final", o programa estima o tempo em até 2 horas.
Não são níveis, mas intervalos, além de padrões de ondas e velas. Esses não estão nos livros. Isso deve funcionar.
2-3 minutos com uma profundidade de árvore de 6 e 1000 árvores?
As árvores 250-400 são construídas, pois há um controle de interrupção do treinamento na amostra de teste, ou seja, se não houver melhoria durante as últimas 100 árvores, o treinamento será interrompido e o modelo será cortado para a última árvore com melhoria.
Aqui está outra variante - gosto ainda mais dela, pois o resultado é estável em todas as amostras.
0,042 é o melhor resultado. Melhor do que em todas as colunas e a curva de equilíbrio é mais bonita. Mas não tão bom quanto o que você fez no Catbusta.
A primeira coluna é zero ou "1"? :)
É zero.
Provavelmente com significado próximo a 1041-1489.
Em 448 barras, o melhor 0,03000
0,042 é o melhor resultado. Melhor do que todas as colunas e a curva de equilíbrio é mais bonita. Mas não tão bom quanto o que você fez no Catbusta.
Em 448 barras, o melhor é 0,03000.
O resultado já é claramente melhor e parece ter sido alcançado devido à escolha de preditores que aprimoram o aprendizado. A questão é saber quantos outros preditores úteis existem e como obtê-los.
Tente alterar a meta, tornando-a "1" somente se obtiver um lucro de mais de 50 pips (talvez menos seja melhor) - isso melhorou o aprendizado em meus experimentos, embora o número de metas positivas tenha ficado ainda menor...
O resultado já é claramente melhor, e parece ser devido à escolha de preditores que favorecem o aprendizado. O que importa é saber quantos deles são úteis e como obtê-los.
Tente alterar a meta, tornando-a "1" somente se o lucro for alcançado acima de 50 pips (talvez até menos seja melhor) - isso melhorou o aprendizado em meus experimentos, embora o número de metas positivas tenha ficado ainda menor...
O gráfico para a porgoa de 60 pontos é o melhor.
A segunda coluna é o limite da classe (mas não na marcação do professor, e sim na previsão). A terceira é o lucro.
O gráfico de 60 pontos é o melhor.
E como você sabe o lucro ao fazer a previsão, ou você tem um modelo de regressão?
Tente mudar quando estiver ensinando :)
E como, na previsão, você sabe o lucro ou tem um modelo de regressão?
Tente mudar quando estiver treinando :)