Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 390
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
Эксперимент это хорошо, но как потом его результаты использовать в МТ? У меня получится выгрузить модель и запихнуть её в индикатор, чтобы постмотреть как она отработает на участке вне выборки????
Не, так не получится, только через вебреквесты тянуть с сервера результаты советником.. но в бесплатной версии ограничение на 1000 транзакций в мес всего, т.е. в тестере использовать не вариант т.к. будет больше 1000 транзакций за прогон в тестере. Поэтому здесь небольшое попадалово, сейчас как раз разбирался с этим
Быстро оценить модель и прочекать предикторы - да, юзать потом эту модель реалтайм - да, юзать модель в тестере стратегий с обращенем через реквесты - дорого, 30 руб за 1000 обращений к серверу, например за месяц на 5-минутках в тестере это будет 8000 обращений, т.е. 240 руб за один прогон в тестере за месяц на 5 минутках
Сет изначально для классификатора Решетова подготавливали? Кстати, надо бы его на mql5 под OpenCl переписать, тогда быстро считать будет, классная штука
Разве RNN можно столько данных перварить? Там же есть готовые примеры на 3-4 входа, их можно расширить до 5-10. А больше нереально будет что-то посчитать, т.к. количество оптимиируемых параметров = 2N
Реально, надо переписать на gpu, умеете?
Реально, надо переписать на gpu, умеете?
нет
буду переписывать значит на след. неделе )
беду переписывать значит на след. неделе )
а оптимизировать как будете? Свой счетчик и свой генетический алгоритм? Без использования тестерного оптимизатора?
Через штатный оптимизатор подбор параметров, но НС будет на gbu обучаться, у него же есть другая версия на java, нужно на mql5 переписать
https://sites.google.com/site/libvmr/home/theory/method-brown-robinson-resetov
Через штатный оптимизатор, но НС будет на gbu обучаться
коэффициенты как подбирать будете? Для 10 входов - надо 1024 коэффициента подбирать, это нереально. А размерность для реальных задач слишком маленькая.
почитайте по ссылке, не нужно в оптимизаторе к-ы подбирать в этой версии
ядерная машина увеличивает размерность, там хитрая система
Т.е. сначала просто обучается модель на видеокарте, сохраняются к-ы, а в оптимизаторе уже подбираются стопы и проч штуки
коэффициенты как подбирать будете? Для 10 входов - надо 1024 коэффициента подбирать, это нереально. А размерность для реальных задач слишком маленькая.
Это в RNN Решетова, вероятностная модель.
А есть ещё jPredictor которую Михаил использует. Нейронка Решетова, там и входов много, и обучение какое-то своё вместо градиентного спуска.