Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 514
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
https://www.searchengines.ru/yandeks-vylozhil-v-dostup-biblioteku.html
Для R пакет есть, замечательно.
установка - https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/r-installation-docpage/
1) Предварительно нужно установить Visual C++ 2015 Build Tools - http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
Да зачем R, не перевариваю его.. командная строка или dll :)
Замутил нейросетевой регрессионный предиктор, вывел в виде гистограммы текущая цена-предсказание модели на n баров вперед (15 в данном случае), обучается на 5000 баров, переобучается каждые 500 сам. Выглядит неплохо при первом рассмотрении, но работает конечно не так быстро как хотелось бы, потому что вообще-то я хочу несколько таких и по ним обучить еще одну НС :)
Ну и так если на минутках смотреть - довольно маленькая дисперсия, бывает конечно высокой на экстремальных выбросах, но в среднем в 100п (5-и знак) диапазоне ходит.
Стрелочками самое вкусное обвел
работает конечно не так быстро как хотелось бы,
На ALGLIB?
На ALGLIB?
ага
можно конечно извратиться со внешней НС или лесами, анпример CatBoost на gpu, но пока лень и некогда
все упирается в скорость, чем выше точность делаешь тем нереальнее прогнать в тестере
ALGLIB - страшный тормоз в обучении.
Подавал на ALGLIB сеть 240-50-1, - 2 дня ждал, не дождался и выключил.
Сеть 70-5-1 обучил за полчаса. А nnet из R меньше минуты обучалась на тех же данных. Вот сижу теперь с R разбираюсь.
ALGLIB - страшный тормоз в обучении.
Подавал на ALGLIB сеть 240-50-1, - 2 дня ждал, не дождался и выключил.
Сеть 70-5-1 обучил за полчаса. А nnet из R меньше минуты обучалась на тех же данных. Вот сижу теперь с R разбираюсь.
RF более-менее, 50 входов по 5000, 100 деревьев, 25 сек в среднем (на ноуте). Но для оптимизации это тоже очень долго. НС тормозная капец да, но это обычный MLP от него другого ждать и не приходится
нужно что бы училось все максимум секунду, где взять такую? )
Очередной раз убедился, что леса не могут экстраполировать, сколько бы тут восклицаний не было что это не так:
над красной линией 150 обучающих цен (входов и выходов). После этого рынок начал падать, появились новые цены, которых не было в обучающей выборке (не подавались на выход). Леса начали выдавать как прогноз самую меньшую из известных им цен на момент обучения, т.е. 1.17320, что как раз соответствует горизонтальной линии. Из-за этого и гистограмму остатков перекосило.
Леса НЕ УМЕЮТ ЭКСТРАПОЛИРОВАТЬ. Все умники остаются на второй год заново учить матчасть.
- как и деревья решений, алгоритм абсолютно неспособен к экстраполяции
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/decisionforest.phpЦены без какого-либо преобразования в модель не подают.
Леса для экстраполяции берут ближайшее известное значение. Нейронка или линейка при экстраполяции посчитают что-то согласно внутренним формулам. Но на деле все эти модели в данной ситуации будут сливать, поэтому разницы нет.