Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 909

Новый комментарий
 
Mihail Marchukajtes:

Даже и не знаю... Док ещё дал все коды для МКУЛЬ чтобы модель можно было использовать сразу в МТ. Круче чем всякие там Ваши связки и мосты между МТ и Р. Вообще задача ставится произвести сравнительную оценку между моделями полученными в оптимизаторе Решетова и Р.Единственный момент который мне не понравился в elmnn что сколько бы раз я не тренировал её, она всегда выдаёт один и тот же результат на ООС. Тоесть тренируй не тренируй всё равно получишь уй :-) Но работа только началась и для уверенного вердикта нужно больше тестов...

О, путь это будет девизом этой ветки :))

 
Mihail Marchukajtes:

Нет. Но я написал скрипт который мне всё прекрасненько выгружает в ексель и дальше я колдую уже там. Скрипт тдать не могу, потому как там моё детище.... Ну я там прикольно оригинальную штуку сделал. Не знаю кто как оценивает предикторы, но в результате получается очень даже читабельно удобная таблица для дальнейшего анализа... Как то так...

Про невозможность дать скрипт - понял.

Я вот что не пойму, а почему ему можно только давать 0 и 1 в предикторах? Какие он модели поддерживает (дерево/леса/НС)?

 
Maxim Dmitrievsky:

О, путь это будет девизом этой ветки :))

Этот девиз придумал не я. Впервые я услышал его от Леонида Величковского. Достаточно извесный чел в наших кругах. У него интервью тут было опубликована и да мы были вместе на одной закрытой лаборатории. Там было человек 20, это был закрытый форум НейроБорда Клуб. Закрытый форум на какоймто бесплатном хостинге. Думаю он до сих пор работает, жаль только я удалил закладки где была на него ссылка. Недавно вспоминал о нём. Думал посетить. И да, Леонид был солистом группы Технология, да ты наверное, Максимка и не слышал про таку. Мал был ещё..... Всё время над ним угорали "Нажми на кнопу, получишь результат и твоя мечта осуществиииится" из добрых побуждений естественно....

 
Mihail Marchukajtes:

Этот девиз придумал не я. Впервые я услышал его от Леонида Величковского. Достаточно извесный чел в наших кругах. У него интервью тут было опубликована и да мы были вместе на одной закрытой лаборатории. Там было человек 20, это был закрытый форум НейроБорда Клуб. Закрытый форум на какоймто бесплатном хостинге. Думаю он до сих пор работает, жаль только я удалил закладки где была на него ссылка. Недавно вспоминал о нём. Думал посетить. И да, Леонид был солистом группы Технология, да ты наверное, Максимка и не слышал про таку. Мал был ещё..... Всё время над ним угорали "Нажми на кнопу, получишь результат и твоя мечта осуществиииится" из добрых побуждений естественно....

Как не слышал, слышал про группу. Фига себе куда корни уходят, ну выражение похоже на все его песни, да :) (шутка)

 
Aleksey Vyazmikin:

Про невозможность дать скрипт - понял.

Я вот что не пойму, а почему ему можно только давать 0 и 1 в предикторах? Какие он модели поддерживает (дерево/леса/НС)?

В каких предикторах??? Яже написал что это требование для целевой. Делаешь таблицу, где в столбиках у тебя предикторы, а в последнем целевая из 0 и 1. Он когда посчитае5т таблицу скажет тебе какие придикторы содержат в себе предсказательную способность к целевой. Я после этой обработки зничительно улучшил качество моделей. С этого собственно и началось моё восхождение по карьерной лестници трейдера, а было это в начале марта, за что огромное спасибо Доку и низкий ему поклон :-)

 
Mihail Marchukajtes:

Даже и не знаю... Док ещё дал все коды для МКУЛЬ чтобы модель можно было использовать сразу в МТ. Круче чем всякие там Ваши связки и мосты между МТ и Р. Вообще задача ставится произвести сравнительную оценку между моделями полученными в оптимизаторе Решетова и Р.Единственный момент который мне не понравился в elmnn что сколько бы раз я не тренировал её, она всегда выдаёт один и тот же результат на ООС. Тоесть тренируй не тренируй всё равно получишь уй :-) Но работа только началась и для уверенного вердикта нужно больше тестов...

Этого не может быть по определению. Каждый запуск нейросети ELM порождает сеть с весами инициироваными случайным образом и не использует бэкпроп. Почитайте описание этой специфической модели нейросети.

Если у Вас нейросеть не изменяется, значит где то Вы накосячили.

 
Vladimir Perervenko:

Этого не может быть по определению. Каждый запуск нейросети ELM порождает сеть с весами инициироваными случайным образом и не использует бэкпроп. Почитайте описание этой специфической модели нейросети.

Если у Вас нейросеть не изменяется, значит где то Вы накосячили.

В том то и дело что перенос модели из Р осуществляется сохранением весок и каждый раз они ВСЕГДА разные. Но когда я ставлю четыре разных по весам модели, результат уних у всех одинаковый. Я имею ввиду сигналы. Док говорит что это из за используемых данных, не думаю что он мне дал косячный код или я гдето сделал не так дописывая его но факт есть факт....

 
Mihail Marchukajtes:

В каких предикторах??? Яже написал что это требование для целевой. Делаешь таблицу, где в столбиках у тебя предикторы, а в последнем целевая из 0 и 1. Он когда посчитае5т таблицу скажет тебе какие придикторы содержат в себе предсказательную способность к целевой. Я после этой обработки зничительно улучшил качество моделей. С этого собственно и началось моё восхождение по карьерной лестници трейдера, а было это в начале марта, за что огромное спасибо Доку и низкий ему поклон :-)

Да, это я попутал, действительно про целевую речь, ну так у меня всё нормально подходит тогда.

Но, я из ответа не совсем понимаю, смотрю на лог, как баран на новые ворота - это что лог скрипта, а не самого пакета?

Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий

Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)

Mihail Marchukajtes, 2018.05.14 11:49

forexFeatures<-forexFeatures1[i:n_rw,1:n_enter+1]
set.seed(1234)
#designTreatmentsC подходит только для классификации с двумя классами
treatmentsC <- designTreatmentsC(dframe = forexFeatures,
                                varlist=colnames(forexFeatures)[-ncol(forexFeatures)], #названия колонок с предикторами (тут - все кроме последней колонки)
                                 outcomename = colnames(forexFeatures)[ncol(forexFeatures)], #названия колонок с таргетом (тут - последняя колонка)
                                 outcometarget = "1") #текст или цифра одного из классов
#обработка, сортировка результата
treatmensC_scores <- treatmentsC$scoreFrame[order(treatmentsC$scoreFrame$sig),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[!duplicated(treatmensC_scores$origName),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[,c("origName","sig")] 
treatmensC_scores$is_good <- treatmensC_scores$sig <= 1/nrow(forexFeatures)
treatmensC_scores

Вообщем как то так. Но это оценка для целевой классификайии где есть только 0 и 1. Для регрессии там по другому как то...


 
Mihail Marchukajtes:

В том то и дело что перенос модели из Р осуществляется сохранением весок и каждый раз они ВСЕГДА разные. Но когда я ставлю четыре разных по весам модели, результат уних у всех одинаковый. Я имею ввиду сигналы. Док говорит что это из за используемых данных, не думаю что он мне дал косячный код или я гдето сделал не так дописывая его но факт есть факт....

Еще раз повторю, этого не может быть в принципе. Просто повторите эксперимент с Вашими данными в Р на 100+ моделях ELM и Вы не найдете двух одинаковых результатов. Ищите ошибку.

Удачи

 
Vladimir Perervenko:

Еще раз повторю, этого не может быть в принципе. Просто повторите эксперимент с Вашими данными в Р на 100+ моделях ELM и Вы не найдете двух одинаковых результатов. Ищите ошибку.

Удачи

Да я сам понимаю что выглядет это странно, но посмотрим как будет дальше. Блин хочу показать Вам одно фото, никак не могу найти. Зато столько мусора с того времени нашёл, мама не горюй и главное одни сети, кругом адоны и нейронные стеи, аж всплакнул. Щас найду фотку выложу...

1...902903904905906907908909910911912913914915916...3640
Новый комментарий