Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1624

[Vladimir Perervenko]

Кеша Рутов:

Сколько фичей?

sequental - не тип сетки а способ сборки в керасе, нежна структура сетки, например MLP(в керасе только Dence слои) или микс какой то, лучше код сетки сюда

В keras есть все слои которые есть в tensorflow/

[Evgeny Dyuka]

Кеша Рутов:

Сколько фичей?

sequental - не тип сетки а способ сборки в керасе, нежна структура сетки, например MLP(в керасе только Dence слои) или микс какой то, лучше код сетки сюда

def make_model(arr_size):
  sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

  res = 2 # количество ответов
  act = "softmax"
  #act = "sigmoid"
  #opt = sgd
  opt = 'adam'

  model = Sequential()

  model.add(Dense(int((arr_size-res)*k), input_dim=(arr_size-res), activation='relu'))
  model.add(Dropout(dropout))

  #model.add(Dense(int((arr_size-res)*0.5*k), activation='relu'))
  #model.add(Dropout(dropout))

  #model.add(Dense(int((arr_size-res)*0.3*k), activation='relu'))
  #model.add(Dropout(dropout))

  #model.add(Dense(int((arr_size-res)*0.1*k), activation='relu'))
  #model.add(Dropout(dropout))

  model.add(Dense(res, activation=act))

  if res==1:
    ls="binary_crossentropy"
  else:
    ls="categorical_crossentropy"
  model.compile(loss=ls, optimizer=opt, metrics=['accuracy'])
  return model

[Кеша Рутов]

Vladimir Perervenko:

В keras есть все слои которые есть в tensorflow/

я знаю

я сказал что MLP это только денс слои в керас

[Кеша Рутов]

Evgeny Dyuka:

код

Ок. Значит MLP. 

arr_size-res наверно большой?

[Evgeny Dyuka]

Кеша Рутов:

Ок. Значит MLP. 

arr_size-res наверно большой?

arr_size это количество фичь на входе, код написан кривовато, скопировал как есть, писалось для себя

[Кеша Рутов]

Evgeny Dyuka:
arr_size это количество фичь на входе, код написан кривовато, скопировал как есть, писалось для себя

ну я и спрашивал сколько фичей, а вы проигнорировали

предлагаю эксперимент, берем ряд евробакса делим его 70\30% на первом куске обучаем, на втором генерируем МО-индикатор и выкладываем сюда вместе с тестовым рядом

[Evgeny Dyuka]

Кеша Рутов:

ну я и спрашивал сколько фичей, а вы проигнорировали

предлагаю эксперимент, берем ряд евробакса делим его 70\30% на первом куске обучаем, на втором генерируем МО-индикатор и выкладываем сюда вместе с тестовым рядом

я отвечал: 250-300 фич

[Rorschach]

Ю.И. Журавлев. Математические методы прогнозирования

[mytarmailS]

Rorschach:

Ю.И. Журавлев. Математические методы прогнозирования

Кидал уже когда то тут... Оч. интересная лекция

[Rorschach]

mytarmailS:

Кидал уже когда то тут... Оч. интересная лекция

Там говорят, были б данные все, посчитаем. Интересно, общедоступные данные подойдут, безработица, запасы нефти и прочее из календаря.