O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 29
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Experimentei todas as arquiteturas MLP e RNN
O otimizador MT5 não permite mais
O principal fator é o número de variáveis
Troca de viés-variância, noções básicas de ML.
Tentei o oposto: treinei novamente até o extremo, quase ponto a ponto, de modo que a drenagem fosse constante no forward e, em seguida, mudei as posições. Sim, a drenagem parou, mas se transformou em um flat devido à dispersão de um grande número de negociações. Uma falha compensa a outra.
Tentei fazer o contrário: treinei-o novamente até o extremo, quase ponto a ponto, de modo que ele drenou constantemente no forward e, em seguida, inverteu as posições. Sim, a drenagem parou, mas se transformou em um flat devido à dispersão de um grande número de negociações. Uma falha compensa a outra.
Tente a volatilidade (indicador std). Ela será melhor com novos dados, porque é sempre praticamente a mesma. Só haverá diferença se, em novos dados com a mesma volatilidade, o mercado se mover em uma direção diferente.
Obrigado pelo conselho. Tive a ideia de normalizar os dados (cortar a cauda) para uma casa decimal .0; Mol, para criar estacionariedade, porque ele reage a esses números pequenos e, por causa deles, lembra-se estupidamente do "caminho" do preço como se fosse um número pequeno.
Obrigado pelo conselho. Tive a ideia de normalizar os dados (cortar a cauda) para uma casa decimal .0; para criar estacionariedade, porque ele reage a esses números pequenos e, por causa deles, lembra-se estupidamente do "caminho" do preço como se fosse o mesmo.
Você pode inserir o que quiser:
hora do dia, dia da semana, fases da lua, etc. etc.
Uma rede normal classificará os dados necessários e desnecessários por si só.
O principal é o que ensinar!
Aprender com um professor não é uma boa opção aqui. As redes com propagação de erros para trás são simplesmente inúteis.