Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2292
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
в приращениях один шум
как ты найдешь 24-периодичные циклы в 1-чных приращениях
окном 48
Коллеги, подскажите по опыту.
Задался вопросом - есть ли смысл мониторить веса входного слоя (входы нормализованы) в процессе обучения? Что-то это даёт реально для оценки значимости входов?
Использую библиотеку от Dmitriy Gizlyk для экспериментов.
Знаю что выгрузив данные в R или Питон, можно посчитать всевозможные ништячные показатели. Но пока не дошёл до них, да и удобно что его решение на видеокарте почти "летает".
Вобщем есть ли смысл для простоты мониторить веса входов, или в любом случае надо сначала подробный анализ входных данных проводить?
Для предварительного анализа входов можно леса использовать
можно оценить влияние признаов через веса
Понял, чем больше вес тем больше влияние. А больше информации можно получить?
Например понять что задача не имеет лучшего решения, или не выпуклая (если не путаю термин). может как-то веса будут уходить в беск., или может при одних и тех же ошибках сети веса могут вразнобой меняться (т.е. то у конкретного входа очень малый а потом в другом подходе обучения (заново начав) наоборот очень большой) и т.п.
Практически пока бьюсь с задачей, где два класса несимметрично распределены (одного более 60%) и сетки "выгорают" в 100% случаев выдавая один класс.
Фильтрую входные данные по разному и подбираю новые данные. вопрос может помочь в фильтрации "плохих" входов, какие входа вообще выкинуть или фильтровать их по другому.
Для предварительного анализа входов можно леса использовать
Да, знаю, делал в R, лень туда-сюда гонять и долго. а Алглиб на МТ5 позволяет это нормально без косяков?
Но думал может несколько эр обучения сходу подскажут если глянуть на веса входов.
Понял, чем больше вес тем больше влияние. А больше информации можно получить?
Например понять что задача не имеет лучшего решения, или не выпуклая (если не путаю термин). может как-то веса будут уходить в беск., или может при одних и тех же ошибках сети веса могут вразнобой меняться (т.е. то у конкретного входа очень малый а потом в другом подходе обучения (заново начав) наоборот очень большой) и т.п.
Практически пока бьюсь с задачей, где два класса несимметрично распределены (одного более 60%) и сетки "выгорают" в 100% случаев выдавая один класс.
Фильтрую входные данные по разному и подбираю новые данные. вопрос может помочь в фильтрации "плохих" входов, какие входа вообще выкинуть или фильтровать их по другому.
там много чего можно, соду не скажу т.к. есть спец. паеты.
классы надо балнсировать для НС. Добавить примеров недостающих
Да, знаю, делал в R, лень туда-сюда гонять и долго. а Алглиб на МТ5 позволяет это нормально без косяков?
Лучше питон освоить.
Aleksey Mavrin:
Практически пока бьюсь с задачей, где два класса несимметрично распределены (одного более 60%) и сетки "выгорают" в 100% случаев выдавая один класс.
Сбалансировать классы, или метрику переделать, что бы редкому классу больше очков давал
Легко. Переход к приращениям это дифференцирование. Меняется соотношение амплитуд у частот, но они никуда не пропадают. Даже лучше становится медленные циклы не забивают быстрые, не нужно фильтрацию машками делать.
тогда странно, почему ты их не нашел, раз легко
тогда странно, почему ты их не нашел, раз легко
пока на синусойдах не поэксперементируешь не поймешь
пока на синусойдах не поэксперементируешь не поймешь
на синусойдах Асауленко экспериментировал, потом сбежал куда-то.. обиделся на них
возьми простую МАшку с 24 периодом и проверь по ней. Может какой другой низкочастотный фильтрна синусойдах Асауленко экспериментировал, потом сбежал куда-то.. обиделся на них
возьми простую МАшку с 24 периодом и проверь по ней. Может какой другой низкочастотный фильтрhttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2089#comment_19102675