Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2052

 
Aleksey Vyazmikin:

Если она дает прогноз на бар или несколько, то этого мало для принятия решения, это не на много лучше МА. В то время, как интересуют отклонения от этой условной МА для заработка.

насколько сделаешь, настолько и будет

ковырял утром рнн с тестером - переобучается на приращениях. На трейне хорошо, не тесте плохо

нафиг оно нужно, если результаты не лучше леса ) катбуст, кстати, способен более интересную картину показать. Вообще классная штука, но все равно не вывозит.
 

Нейросетевое порно.. скоро залью 2-ю часть c выводами, про RNN (GRU)

ч.2. Нормальный тест в конце видео. До этого никак не хотела нормально обучиться


И небольшой рекап как примерно то же самое работает с катбустом, где результат лучше:


 
Maxim Dmitrievsky:

Нейросетевое порно.. скоро залью 2-ю часть c выводами, про RNN (GRU)

ч.2. Нормальный тест в конце видео. До этого никак не хотела нормально обучиться


И небольшой рекап как примерно то же самое работает с катбустом, где результат лучше:


Для ускорения Numbой не пользуешься?

 
Rorschach:

Для ускорения Numbой не пользуешься?

сами циклы быстро работают и без этого, пока без надобности

по возможности везде векторизация, там все быстро

З.Ы. очевидная недоработака - нельзя учит по логлоссу или кросс-энтропии, нужно прикрутить accuracy метрику хотя бы. Только сейчас дошло. Из-за этого результаты не очень, скорее всего.

из ods пришло приглашение? мб есть другие способы, надо будет спросить
 
Maxim Dmitrievsky:

сами циклы быстро работают и без этого, пока без надобности

по возможности везде векторизация, там все быстро

З.Ы. очевидная недоработака - нельзя учит по логлоссу или кросс-энтропии, нужно прикрутить accuracy метрику хотя бы. Только сейчас дошло. Из-за этого результаты не очень, скорее всего.

из ods пришло приглашение? мб есть другие способы, надо будет спросить

У меня иногда numpy массивы считаются дольше чем питоновские списки. Еще заметил, что оборачивание кода в функцию дает ускорение.

Еще не пришло, как бы не к спеху, не знаю когда будет следующий заход в НС.

 
Rorschach:

У меня иногда numpy массивы считаются дольше чем питоновские списки. Еще заметил, что оборачивание кода в функцию дает ускорение.

Еще не пришло, как бы не к спеху, не знаю когда будет следующий заход в НС.

это странно. Наверное считаешь поэлементно, а не векторно

нампай как на плюсах должны летать, с небольшим оверхедом
 
Maxim Dmitrievsky:

это странно. Наверное считаешь поэлементно, а не векторно

нампай как на плюсах должны летать, с небольшим оверхедом

Да, если в цикле приходится делать.

Для нумбы насчитал что то порядка 500 раз, но это не точно. Там надо код в функцию запихнуть и @njit поставить. @vectorize работает со скоростью @njit, поэтому возиться с ним нет смысла, только если на gpu считать. Но с gpu еще больше возни, массивы внутри функции нельзя объявлять, код желательно без циклов, иначе будет очень долго
 

А так обучился катбуст на тех же данных (за 5 секунд)

52:     learn: 0.7964708        test: 0.7848837 best: 0.7860866 (27)    total: 604ms    remaining: 5.09s

Исходный датасет:

Обученная модель (вторая половина торговли это тестовая выборка):


Не всегда, конечно, в зависимости от сэмплинга (а он рандомный, т.е. нужен перебор). Иногда так:

34:     learn: 0.5985972        test: 0.5915832 best: 0.5927856 (9)     total: 437ms    remaining: 5.81s



 
Maxim Dmitrievsky:

А так обучился катбуст на тех же данных (за 5 секунд)

52:     learn: 0.7964708        test: 0.7848837 best: 0.7860866 (27)    total: 604ms    remaining: 5.09s

Исходный датасет:

Обученная модель (вторая половина торговли это тестовая выборка):


Не всегда, конечно, в зависимости от сэмплинга (а он рандомный, т.е. нужен перебор). Иногда так:

34:     learn: 0.5985972        test: 0.5915832 best: 0.5927856 (9)     total: 437ms    remaining: 5.81s



Максим, у меня вопрос, что у тебя на графиках на осях за значения? и делал ли ты график по сходимости сети???

 
Александр Алексеевич:

Максим, у меня вопрос, что у тебя на графиках на осях за значения? 

кол-во сделок, по y прибыль в пунктах

осталось спарсить модель в метак и проверить в его тестере