Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 722
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
Как думаете, есть перспектива для автоматизации:
Сергей, конечно!
А потом тестер покажет перспективы этого индикатора.
Фриланс поможет, только исходники не забудь в условиях ТЗ
У меня распознает нормально, но точку входа не могу правильно выбрать. Хочу обучить сеть распознавать не появление свечи, а реально момент входа без проседания вниз. У меня на стопах все сносит.
Вот не могу написать такое условие. Может кто подскажет?
А на тестере не могу проверить, поскольку там не срабатывает из-за интеграции с нейронкой. Она написана на питоне и обмен инфой происходит через файл, а тестер файл этот не создает
Есть такие модели GARCH. Так из них известно что откат приращения цены более вероятен, чем продолжение прироста. Вы подтверждаете эту истину.
Совет Dr. Trader не прост.
Вышла свежая книга по глубокому обучению на русском:
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит
математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории
информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим
для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на
практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы
оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются
такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное
зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.
Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам,
которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
УДК 004.85
ББК 32.971.3
Ссылку с rutracker могу скинуть в личку. Книгу исключительно интересная.
Удачи
Вышла свежая книга по глубокому обучению на русском:
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит
математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории
информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим
для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на
практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы
оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются
такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное
зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.
Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам,
которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
УДК 004.85
ББК 32.971.3
Ссылку с rutracker могу скинуть в личку. Книгу исключительно интересная.
Удачи
Среди перечня приложений отсутствуют нестационарные ряды, порожденные неопределенными процессами.
Есть ли где-нибудь обоснование возможности применения глубоких сетей к финансовым рядам?
Я вот ссылку нашёл, вроде что-то по теме связанной с той книгой - http://www.filedropper.com/--2018
(ссылка и сайт не мои)
Среди перечня приложений отсутствуют нестационарные ряды, порожденные неопределенными процессами.
Есть ли где-нибудь обоснование возможности применения глубоких сетей к финансовым рядам?
Зачем Вам чье то обоснование? Создаете предикторы, строите модель, обучаете/тестируете и делаете для себя выводы. Можно/целесообразно ли применять эту модель к Вашим предикторам.
Я занимаюсь только классификацией. И по моему опыту нейросети(не только глубокие) очень хорошо справляются с этой задачей. Посмотрите последнюю статью об ансамблях. Результаты очень хорошие и со значительным заделом на улучшение.
Удачи
Среди перечня приложений отсутствуют нестационарные ряды, порожденные неопределенными процессами.
Есть ли где-нибудь обоснование возможности применения глубоких сетей к финансовым рядам?
Да он не трейдер. давно пора понять уже было, здесь не с кого спрашивать :)
Да он не трейдер. давно пора понять уже было, здесь не с кого спрашивать :)
Какое имеет значение, трейдер он или нет? По сути вопроса он прав.
Какое имеет значение, трейдер он или нет? По сути вопроса он прав.
По сути вопроса он не ответил ничего, а вопрос был краеугольный
если не сказать больше - обучение с учителем в принципе не подходит для работы с нестационарными процессами, об этом написано в любых книжках. Отсюда весь этот дата сатанизм и камлание на стационарность, приведение к нормальности и проч.
Я не то что бы кого-то отговариваю в чем-то, но иногда полезно проговорить несколько раз, что бы у людей в подкорке отложилось
По сути вопроса он не ответил ничего, а вопрос был краеугольный
если не сказать больше - обучение с учителем в принципе не подходит для работы с нестационарными процессами, об этом написано в любых книжках. Отсюда весь этот дата сатанизм и камлание на стационарность, приведение к нормальности и проч.
Где это написано, что обучение с учителем требует стационарности?
То, что Вы называете камлаением, многократно доказано, горы публикаций, а вот про обучение без учителя для торговли вообще ничего нет.