Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2053
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
кол-во сделок, по y прибыль в пунктах
помнишь в прошлый раз про машки разговор был? по патерну, поставил обучаться в тот же день, до сих пор учится. как то долго.
помнишь в прошлый раз про машки разговор был? по патерну, поставил обучаться в тот же день, до сих пор учится. как то долго.
сеть написана в метатрейдере? ) я уже высказывался на эту тему
сеть написана в метатрейдере? ) я уже высказывался на эту тему
на мете, есть зато плюс))) она не переобучается), сделай график ошибок своей сети, хотелось бы посмотреть)
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
правильный результат 0,59
нельзя просто семплировать временные ряды, это тебе не ирисы фишера )))
ты заглядываешь в будущее ... семплирвать можно строго трейн , те сначала разделить , потом семплировать
а не наоборот как ты сделал
на мете, есть зато плюс))) она не переобучается), сделай график ошибок своей сети, хотелось бы посмотреть)
нельзя пользоваться алгоритмами, которые так долго обучаются.. так можно поседеть
правильный результат 0,59
нельзя просто семплировать временные ряды, это тебе не ирисы фишера )))
ты заглядываешь в будущее ... семплирвать можно строго трейн , те сначала разделить , потом семплировать
а не наоборот как ты сделал
что значит правильный результат? это ошибки для разных датасетов
семплируются не временные ряды, а метки. см. видосынельзя пользоваться алгоритмами, которые так долго обучаются.. так можно поседеть
Акураси я так понимаю это точность предсказания? а логлосс? на тесте же не должно быть обучения, и ошибка должна быть одинакова не зависимо от количества проходов? ну или -+ как минимум, но не должна уменьшатся
что значит правильный результат? это ошибки для разных датасетов
семплируются не временные ряды, а метки. см. видосыя же правильно понимаю, что ты обучаешь сеть предсказанию временных рядов?
что значит правильный результат? это ошибки для разных датасетов
семплируются не временные ряды, а метки. см. видосыа метки к чему привязаны ?? )))
один вопрос всего! ты семплируешь, а потом разделяешь на трейн и тест??
или наоборот ?
нельзя пользоваться алгоритмами, которые так долго обучаются.. так можно поседеть
сейчас попробую коэффициент увеличить, должно пойти быстрее, но есть шанс упереться в переобучение