Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 880

 
elibrarius:
НС обычно данные с первых строк обрабатывает - т.е. в первых строках старые данные д.б., а свежие в конце, чтобы на них последние шаги обучения делались.

Спасибо.

 
Aleksey Vyazmikin:
Все предикторы работают на открытии бара - даже не знаю теперь, как выявить те, что подглядывают - по идеи их значимость должна быть велика?

Ну еси все по цене Open - тогда не должны подглядывать, если другие варианты - то подглядывают.

 
elibrarius:

Ну еси все по цене Open - тогда не должны подглядывать, если другие варианты - то подглядывают.

Можете протестировать мой набор данных на какой нибудь нейросети, а то я что-то пока не разберусь в них? Встроенная в ту программу не хочет обучаться более чем на 56% - может я что-то не так делаю, или сеть не подходит....

 
Aleksey Vyazmikin:

Можете протестировать мой набор данных на какой нибудь нейросети, а то я что-то пока не разберусь в них? Встроенная в ту программу не хочет обучаться более чем на 56% - может я что-то не так делаю, или сеть не подходит....

У вас в файле регрессия, а тестируете вы классификацию, судя по описанию. Видимо надо файл с классификацией.
Судя по картинке у вас ошибка около 8% (Accuracy 92%), а не 56%.

 
elibrarius:
У вас в файле регрессия, а тестируете вы классификацию, судя по описанию. Видимо надо файл с классификацией.
Судя по картинке у вас ошибка около 8% (Accuracy 92%), а не 56%.

Да тот файл не тот, я уже добавил предикторы и сделал классификацию целевой по простому правилу - если больше или равно 50 пунктам, то 1 (для покупки) и -1(для продажи), иначе 0, а столбцы для покупки и продажи независимые.

Про 56% - так это нейронка, а скрины с дерева.
 
Aleksey Vyazmikin:

Да тот файл не тот, я уже добавил предикторы и сделал классификацию целевой по простому правилу - если больше или равно 50 пунктам, то 1 (для покупки) и -1(для продажи), иначе 0, а столбцы для покупки и продажи независимые.

Про 56% - так это нейронка, а скрины с дерева.
Ну если дерево лучше работает - так и пользуйтесь им. НС сложнее настраивать.
 
elibrarius:
Ну если дерево лучше работает - так и пользуйтесь им. НС сложнее настраивать.

Пока только логика работает(а может я не так что тестирую?), а как этим пользуется - не знаю.

Если кто хочет помочь проверить работоспособность предикторов, то в приложении два файла - на покупку и продажу 3 столбец - целевая,  1 и 2 я не использую, а остальное предикторы.

Файлы:
Pred_004.zip  805 kb
 
Предикторы я перетаскиваю из торговой системы, где там всё на тестере хорошо работает, но не раскрывается потенциал в полной мере...
 
Maxim Dmitrievsky:

В alglib есть kfold, кто-нибудь разбирался как с ним работать? документации почти ноль :)


а, ну понял, эти методы автоматом через кросс-валидацию обучают

Угу. Инструменты дали, а инструкции нет. Хорошо бы справки к каждой функции, как пользоваться, да еще с примерами. 

 
Aleksey Vyazmikin:

Пока только логика работает(а может я не так что тестирую?), а как этим пользуется - не знаю.

Если кто хочет помочь проверить работоспособность предикторов, то в приложении два файла - на покупку и продажу 3 столбец - целевая,  1 и 2 я не использую, а остальное предикторы.

Попробовал 1-й файл, разбил его на 3 части:


Обучающая
      Predicted
Actual     0     1
     0 28107  1244
     1  3045  4119

Тестовая 1

      Predicted
Actual    0    1
     0 5950  356
     1  742  776

Течтовая 2

      Predicted
Actual    0    1
     0 5945  333
     1  779  769

Считал на nnet с 10 нейронами в скрытом слое (НС пакета Rattle из R)

Похуже чем ваши леса, но тоже не плохо. Второй файл видимо такой же будет по результатам.