Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 563

[Alexander_K2]

Maxim Dmitrievsky:

фухх.. прочел всю тему с самого начала до своего появления.. теперь я видел всё

но грааля там не обнаружил.. жаль, буду ковырять свой дальше тогда

Это - правильное решение. Теория  НС здесь на форуме далека от идеала.

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander_K2:
Это - правильное решение. Теория  НС здесь на форуме далека от идеала.

единственное что записал - это про тернарный классификатор, и разгадать тайну Yuriy Asaulenko

[Yuriy Asaulenko]

Alexander_K2:
Это - правильное решение. Теория  НС здесь на форуме далека от идеала.

А она здесь и вообще не нужна. Вся теория уже изложена задолго до нас. )

[Alexander_K2]

Maxim Dmitrievsky:

единственное что записал - это про тернарный классификатор, и разгадать тайну Yuriy Asaulenko

Вот щас первый раз рассыплюсь в поклонах - Юрий не прост, как кажется. Физик! Я понял, что он делает - у него как бы два параллельных процесса идут. Один, вероятностный, констатирует, что кажись настало время  для сделки. Второй - НС, дает добро или отклоняет. Больше ничего не скажу - пусть сам рассказывает.

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

единственное что записал - это про тернарный классификатор, и разгадать тайну Yuriy Asaulenko

И где Вы нашли тайну.

МЛП ~60 нейронов. Алгоритм - стандартный БП. Обучение - поди туда не знаю куда. т.е. чему там НС учится мне неизвестно. Кроме того, все принципы обучения изложены в классических монографиях -Хайкин, Бишоп. Софт - не MQL.

Основные принципы по моему изложены в этой теме.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

И где Вы нашли тайну.

МЛП ~60 нейронов. Алгоритм - стандартный БП. Обучение - поди туда не знаю куда. т.е. чему там НС учится мне неизвестно. Кроме того, все принципы обучения изложены в классических монографиях -Хайкин, Бишоп. Софт - не MQL.

Основные принципы по моему изложены в этой теме.

это типа шутка была :))

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

это типа шутка была :))

Нет. Там действительно больше ничего нет. Вы же считаете, что Хайкин с Бишопом безнадежно устарели и ищете что-то новое (Вы это писали ранее). А мне и их вполне хватает.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:
Нет. Там действительно больше ничего нет. Вы же считаете, что Хайкин с Бишопом безнадежно устарели и ищете что-то новое. А мне и их вполне хватает.

нет, я про то что это типа я так пошутил.. что только вы в теме к чему-то пришли в итоге :)

нужно хорошенько погуглить обучение перцептрона методом монте-карло

Вообще, этот метод очень похож по смыслу на RL (reinforcement learning) когда есть некий обучаающий агент, а НС сама учится находить оптимальное решение

[Maxim Dmitrievsky]

Так обучается Alpha Go (хотя ранее предполагалось, что это творческая игра и машина не способна в ней победить человека)

и вот победила

https://techfusion.ru/nejroset-alphago-pereveli-na-samoobuchenie/

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

нет, я про то что это типа я так пошутил.. что только вы в теме к чему-то пришли в итоге :)

нужно хорошенько погуглить обучение перцептрона методом монте-карло

Вообще, этот метод очень похож по смыслу на RL (reinforcement learning) когда есть некий обучаающий агент, а НС сама учится находить оптимальное решение

Кстати, пришел во многом благодаря Вам. Когда я только начинал, именно Вы мне дали ссылку на статью Решетова. Статья, в общем, никакая, скорее как пример применения, но стало примерно понятно куда запрягать лошадь.

Я не в курсе, есть ли такие методы в Гугле, т.к. сам в итоге пришел к Монте-Карло.

Про RL тоже не в курсе, но по Вашему краткому описанию похоже на мои методы.

Нашел в Гугле Монте-Карло - https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlbayes/08-neural.pdf Только это совсем другое.