Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1521
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Ну вот, значит опять ничего нового, эх.
Значит буду и дальше расщеплением дерева заниматься.
На графике итерации расщепления с их листьями (X) в виде аккумулирования прибыли по каждому листу (Y) расщепления вне выборки обучения.
Из графика следует, что расщепление дерева может давать альтернативные варианты логических цепочек, в том числе описывающих иную область пространства, но с тем же или лучшим результатом.
Проблема тут в том, что все листья нужно собрать в одну систему и дать им веса исходя из их корреляции между друг другом и полноты описания пространства выборки, а я не знаю, какими в этом случае формулами оперировать, к сожалению.
заметил, что если разделить рынок на условные состояния, для каждого обучить модель и переключаться между ними, то результаты лучше
для этого hmm и ковыряю
заметил, что если разделить рынок на условные состояния, для каждого обучить модель и переключаться между ними, то результаты лучше
для этого hmm и ковыряю
Логично, что лучше, но как отличать состояния?
Логично, что лучше, но как отличать состояния?
Либо на автомате (кластеризаия), без учителя. Т.е. будут выделены несколько скрытых состояний, которые будут явно отличаться по стат. св-вам. Выше кидали примеры.
либо наобум
Либо на автомате (кластеризаия), без учителя. Т.е. будут выделены несколько скрытых состояний, которые будут явно отличаться по стат. св-вам. Выше кидали примеры.
либо наобум
Какой либо метод кластеризации для этого нашли? Ведь у него должны быть, скажем так, гладкие переходы от кластера к кластеру, если он идентифицирует глобальные тенденции, должна быть как бы чувствительность и логика перехода из одного состояния в другое.
Какой либо метод кластеризации для этого нашли? Ведь у него должны быть, скажем так, гладкие переходы от кластера к кластеру, если он идентифицирует глобальные тенденции, должна быть как бы чувствительность и логика перехода из одного состояния в другое.
писали же про HMM уже
челы на ладдере против дипмайнда катают (случайно попадается им)
челы на ладдере против дипмайнда катают (случайно попадается им)
тож почитываю на тему AI in games, но очень много не на НС работает в логике игровых ботов, часто используют деревья принятия решений.
Наткнулся на алгоритм Rete, не знаю почему, но никогда не слышал о алгоритме Rete, нашел чтиво, но очень большой обьем 1000 стр, что то в этом есть...
тож почитываю на тему AI in games, но очень много не на НС работает в логике игровых ботов, часто используют деревья принятия решений.
Наткнулся на алгоритм Rete, не знаю почему, но никогда не слышал о алгоритме Rete, нашел чтиво, но очень большой обьем 1000 стр, что то в этом есть...
ну на деревьях подкрепление не делают вроде
если много партий играть то как дообучать их? только заново
ну наконец то! тело станет больше не нужным, только мозг в коробке и титановый скелет с гидроприводами.
поскольку обучение человека есть ни что иное, как стимуляция нейронов мозга внешней средой посредством органов чувств, а теперь возможна стимуляция и вовсе напрямую электродами, то человек даже может так никогда и не узнать о существовании реального мира вокруг, можно вынуть мозг новорожденного и поместить в питательную среду искусственной черепной коробки машины и вуаля - неубиваемая машина для убийства которая умна как человек.
скорее всего большая часть тела всё таки понадобится для осуществления физиологического функционирования мозга, как то - легкие, желудок, печень и почки, а сердце, гормональную систему и мышцы можно выкинуть, получится киборг без половых признаков.