Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 870
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
Имею в виду сколько строк обучающих данных (или обучающих примеров).
Например 10000 строк по 15 входов
По памяти - п.1. около 5-10 тыс. Каждые неск эпох данные перемешиваются.
Через какой-то кол-во эпох обуч последовательность заменяется другой и см. п.1. И так неск раз.
Общее кол-во эпох - что-то порядка 1000. Время обучения с промежуточными перенастройками и тестами - около суток.
Приведенный выше график - это еще первые эксперименты, там проще все было.
По памяти - п.1. около 5-10 тыс. Каждые неск эпох данные перемешиваются.
Через какой-то кол-во эпох обуч последовательность заменяется другой и см. п.1. И так неск раз.
Общее кол-во эпох - что-то порядка 1000. Время обучения с промежуточными перенастройками и тестами - около суток.
Приведенный выше график - это еще первые эксперименты, там проще все было.
Интересный метод - получается первичное обучение + несколько дообучений.
Я бы так не назвал. Просто замена обуч последовательности в ходе обучения. Чтобы не привыкала к одним и тем-же данным.)
Да, плюс еще отжиг. Т.к. использую стандартный алгоритм ВР, то параметры обучения НС при этом меняются вручную каждые неск. эпох.
ЗЫ Вот эту тему почитайте, здесь несколько подробней о структуре системы типа моей - https://www.mql5.com/ru/forum/239508
Я бы так не назвал. Просто замена обуч последовательности в ходе обучения. Чтобы не привыкала к одним и тем-же данным.)
По моему это и есть дообучение на новых данных. Вы же не сбрасываете веса сети после обучения на первом блоке данных.
По моему это и есть дообучение на новых данных. Вы же не сбрасываете веса сети после обучения на первом блоке данных.
Конечно не сбрасываю. Но нет никаких новых данных - новая последовательность на все той-же истории. Это продолжение того-же обучения, единый процесс. Этак каждую эпоху можно трактовать как дообучение. Ну, вообще, вопрос скорее терминологии.
регрессия же без скрытых слоев вроде...
Пора на R переходить, я на alglib-е НС пробовал - в десятки раз медленнее считает ту же сеть, что и на R (типа сутки против 30-60 минут). Плюс в alglib максимум 2 скрытых слоя, а по вашим наблюдениям нужно 3 последовательных преобразования, т.е. 3 слоя.
Конечно не сбрасываю. Но нет никаких новых данных - новая последовательность на все той-же истории. Это продолжение того-же обучения, единый процесс. Этак каждую эпоху можно трактовать как дообучение. Ну, вообще, вопрос скорее терминологии.
Каждая эпоха на одинаковых данных это обучение. Как у нас зазубривание.
На новых, без сброса весов - дообучение. А у вас они новые т.к. НС о них не знала при первичном обучении.
Регрессия это прогноз следующей цены. В отличие от классификации - прогнозируется не направление или тип сделки, а именно цена, со всеми знаками после запятой.
Есть линейная регрессия, есть нелинейная. Арима, гарч, и даже нейронка с правильной конфигурацией (например 1 выход без активации) - это всё тоже регрессия.
Регрессия это прогноз следующей цены. В отличие от классификации - прогнозируется не направление или тип сделки, а именно цена, со всеми знаками после запятой.
Есть линейная регрессия, есть нелинейная. Арима, гарч, и даже нейронка с правильной конфигурацией (например 1 выход без активации) - это всё тоже регрессия.
Побеседовал с Сан Санычем. Остановились на том что я подготавливаю файл для тренировки регресси и дальше продолжим что да как. Так вот, Братцы я сейчас делаю выгрузку и такого понапридумывал что у многих просто тяму не хватит что так можно сделать. Как вам адаптивная целевая для регресси???? ААА??
Не факт что это хорошо, но проверит думаю такой вариант стоит. :-)