Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 544

 
Maxim Dmitrievsky:

есть вариант что ваш монитор цвета путает, иногда сложно различить из-за калибровки неправильной

а что построили то? если не секрет

нет такого варианта

вспомните про то как я Вам говорил, что фунт на арбитражном графике не тем цветом

что построил - секрет

 
Renat Akhtyamov:

нет такого варианта

вспомните про то как я Вам говорил, что фунт на арбитражном графике не тем цветом

что построил - секрет


у меня все цвета совпадали

 

Не про рынок, но очень полезно и про общий подход к эффективному построению модели (на любом этапе может что-то пойти не так, а мы этого даже не поймем):


 

Обучение без учителя (кластеризация) и RL (обучение с подкреплением). В попытках уменьшения оптимизируемых параметров. Кто-нибудь думал над тем как можно применять кластеризацию? со вторым сложнее, нужны специализированные пакеты

пример: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/

https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/

Unsupervised candlestick classification for fun and profit – part 1
Unsupervised candlestick classification for fun and profit – part 1
  • 2015.11.10
  • Kris Longmore
  • robotwealth.com
Candlestick patterns were used to trade the rice market in Japan back in the 1800’s. Steve Nison popularised the idea in the western world and claims that the technique, which is based on the premise that the appearance of certain patterns portend the future direction of the market, is applicable to modern financial markets. Today, he has a...
 
Maxim Dmitrievsky:

Обучение без учителя (кластеризация) и RL (обучение с подкреплением). В попытках уменьшения оптимизируемых параметров. Кто-нибудь думал над тем как можно применять кластеризацию? со вторым сложнее, нужны специализированные пакеты

пример: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/

https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/

Я начал подумывать об обучении с подкреплением. Мне кажется это то что нужно для бирж.
 
Aleksey Terentev:
Я начал подумывать об обучении с подкреплением. Мне кажется это то что нужно для бирж.

я тоже, параллельно пайтон осваиваю.. R бесит. Была статья древняя про слой Кохонена от o_o, он там что-то на плюсах писал и так особо без примеров и развития

https://www.mql5.com/ru/articles/1562

Рецепты нейросетей
Рецепты нейросетей
  • 2009.02.12
  • o_o
  • www.mql5.com
Не так давно - на заре технического анализа, когда компьютеры были далеко не у каждого биржевика - появлялись люди, которые пытались предсказывать будущие цены по ими же придуманным законам и формулам. Таких людей часто называли шарлатанами. Время шло, усложнялись методы обработки информации, и теперь очень сложно найти равнодушного к...
 
Maxim Dmitrievsky:

я тоже, параллельно пайтон осваиваю.. R бесит. Была статья древняя про слой Кохонена от o_o, он там что-то на плюсах писал и так особо без примеров и развития

https://www.mql5.com/ru/articles/1562

Я писал на плюсах qt и opennn, честно говоря там дальше mlp (opennn) ничего не разработано пока.
Вообще можно тебя контрибьютером к моему репозиторию добавить, объясню схему как у меня все работает.
 
Aleksey Terentev:
Я писал на плюсах qt и opennn, честно говоря там дольше mlp (opennn) ничего не разработано пока.
Вообще можно тебя контрибьютером к моему репозиторию добавить, объясню схему как у меня все работает.

боюсь мне надо сначала еще поосваиваться маленько, еще не настолько программист :) мб попозже в след году

 
Maxim Dmitrievsky:

Обучение без учителя (кластеризация) и RL (обучение с подкреплением). В попытках уменьшения оптимизируемых параметров. Кто-нибудь думал над тем как можно применять кластеризацию? со вторым сложнее, нужны специализированные пакеты

пример: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/

https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/

Кластеризация тоже интересный метод. Я думаю его стоит применять перед обучением модели, так как таким образом отсеются мало и совсем не коррелирующие параметры.
Также держу у себя на примете. Только руки не дойдут никак.
 
Aleksey Terentev:
Кластеризация тоже интересный метод. Я думаю его стоит применять перед обучением модели, так как таким образом отсеются мало и совсем не коррелирующие параметры.
Также держу у себя на примете. Только руки не дойдут никак.

особенно если юзать многомерную кластеризацию, можно поробовать подать векторы с признаками и векторы с лагом, допустим, приращений.. что бы разбить на группы - каким свойствам признаков соответствовали какие приращения в будущем

и потом обращаться к этому набору для обучения НС, например.. т.е. типа датамайнинга

да, именно перед обучением.. ну или как отдельную фишечку для ТС