Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 413
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 да, наверное они так сделали что бы можно было больше 2-х классов иметь.. тога это уже больше кластеризация наверное будет и можно юзать другие методы типа k-means :)
Вообще для классификации покупка/продажа советую использовать один нейрон с функцией активации tanh, область определения которой (-1;+1).
Меньше данных, и нагляднее.
SoftMax, да чисто для классификации, где количество классов может быть любым. Вспомните(найдите) задачу классификации цветков ириса.
А результаты по tanh (или в качестве альтернативы sin) очень удобно потом выводить на график в качестве индикатора.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
На скриншоте, нижний график. Зеленый/красный - сигналы обучения; фиолетовый/синий - прогноз по обученной модели.
Вот с k-means вообще не понял, что с ним делать... в MS Azure он есть, но как готовое решение, а тут просто движок и как интерпретировать его результаты вообще не понятно...
ну это для группирования однородных данных, оно работает без учителя, т.е. заранее не известно кол-во классов (кластеров в данном случае)
Вообще для классификации покупка/продажа советую использовать один нейрон с функцией активации tanh, область определения которой (-1;+1).
Меньше данных, и нагляднее.
SoftMax, да чисто для классификации, где количество классов может быть любым. Вспомните(найдите) задачу классификации цветков ириса.
А результаты по tanh (или в качестве альтернативы sin) очень удобно потом выводить на график в качестве индикатора.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
На скриншоте, нижний график. Зеленый/красный - сигналы обучения; фиолетовый/синий - прогноз по обученной модели.
а 1-го нейрончика не маловато будет, если выборка большая? )
а 1-го нейрончика не маловато будет, если выборка большая? )
Прошу прощения, речь шла о выходном слое. =)
Прошу прощения, речь шла о выходном слое. =)
Я вот сделал в алглибе сетку с линейным выходом, но с ограничением диапазона от -1 до 1, а она собака после обучения на новых данных все равно периодически за него выходит,
поэтому думаю softmax сейчас прикрутить
Я вот сделал в алглибе сетку с линейным выходом, но с ограничением диапазона от -1 до 1, а она собака после обучения на новых данных все равно периодически за него выходит,
поэтому думаю softmax сейчас прикрутить
если выходит за пределы, можно считать очень хорошим сигналом = 150% ))
ага, там иногда вместо 0.1 может и 1 проскочить, может быть из-за того что значения нормализуются по разному на обучающей и потом в процессе торговли, выборки же разные
ну это для группирования однородных данных, оно работает без учителя, т.е. заранее не известно кол-во классов (кластеров в данном случае)
Почему не известно? Количество кластеров на которое надо разбивать - задается при запуске как входное значение: K - desired number of clusters, K>=1
Предположим, разбил я данные на 4 группы, что с ними дальше делать?
Я вот сделал в алглибе сетку с линейным выходом, но с ограничением диапазона от -1 до 1, а она собака после обучения на новых данных все равно периодически за него выходит,
поэтому думаю softmax сейчас прикрутить