Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 354

[СанСаныч Фоменко]

Vladimir Perervenko :

Daha doğru ve zarif bir şekilde bu, calibrate::CORELearn/ içinde çözüldü.

Ve oldukça uzun bir süredir.

İyi şanlar

İşin garibi, kalibrasyonu çok başarılı olmadan kullandım ve bıraktım. Kalibrasyon yardımı ile sınıflar arasındaki sınırı basitçe hareket ettirdim ama sınıflar arasında boşluk bırakmayı düşünmedim.

[Vladimir Perervenko]

San Sanych Fomenko :

İşin garibi, kalibrasyonu çok başarılı olmadan kullandım ve bıraktım. Kalibrasyon yardımı ile sınıflar arasındaki sınırı basitçe kaydırdım ama sınıflar arasında boşluk bırakmayı düşünmedim.

Kalibrasyon "zor" bir sınıflandırıcıyı "yumuşak" yapar ("Bilmiyorum" diyebilir) Düşüşler ortadan kalkar.

[Forester]

Böylece ızgara versiyonum için eğitim verilerini hazırlama anına geldim ...
Örneklere bakıyorum ve düşünüyorum, neden bir ticaret ekibi olmayan eğitimlere barlar sokayım?

Eğitim örnekleri bir zikzak üzerine kuruluysa, NN'ye yalnızca zikzak dönüşünün anları girilmelidir.

Yoksa bir ticaret kararı vermek de bir karar değil mi? ))) Ve bunun da öğrenilmesi gerekiyor mu? Mantıken, satın almazsanız ve oturmazsanız, ticaretin yokluğu konusunda bir karar verilmiştir.

[Maxim Dmitrievsky]

https://github.com/jaungiers/LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction

[Dr. Trader]

Eğitimli modelin ticaret yaparken her çubukta bir tür tahmin yapacağı varsayılır. Örneğin, tahmini "uzun pozisyon tut"/"kısa pozisyon tut"/"ticaret yapma" olarak yorumlanmalı ve ardından bu tahmine göre danışman içinde çeşitli ticaret işlemleri gerçekleştirin - ters çevirin, kapatın, uzun veya kısa açın. Dolayısıyla model (nöron) bu üç durumu da belirlemeyi öğrenmelidir ve eğitim verileri buna göre önceden hazırlanır ve ondan nerede ve hangi tahminin beklendiğini gösterir.

[Forester]

Dr. tüccar :

Eğitimli modelin ticaret yaparken her çubukta bir tür tahmin yapacağı varsayılır. Örneğin, tahmini "uzun pozisyon tut"/"kısa pozisyon tut"/"ticaret yapma" şeklinde yorumlanmalı ve ardından bu tahmine göre danışman içinde çeşitli ticaret işlemleri gerçekleştirin - ters çevirin, kapatın, uzun veya kısa açın. Dolayısıyla model (nöron) bu üç durumu da belirlemeyi öğrenmelidir ve eğitim verileri buna göre önceden hazırlanır ve ondan nerede ve hangi tahminin beklendiğini gösterir.

Yine de bana öyle geliyor ki, hiçbir şey yapmamanın öğrenilmesi gerekmiyor. Herkese iyi gelir.)

Ayrıca, kafa derisini atmazsak ve her 100 - 10.000 barda bir ticaret kararları verilirse, o zaman Millet Meclisi gereksiz tüm 10.000 barı kürekle küreklemelidir... Açıkçası, öğrenme hızındaki fark da 10.000 kat olacaktır. Örneğin her 10 barda 1 kez kafa derisi yapsak bile, hesaplama süresinde 10 katlık bir artış da önemlidir.

Genel olarak pratik, gerçeğin kriteridir, her iki seçeneği de deneyeceğim ve karşılaştıracağım.

[Maxim Dmitrievsky]

Vladimir Perervenko :
Kalibrasyon "sert" bir sınıflandırıcıyı "yumuşak" yapar ("Bilmiyorum" diyebilir) Düşüşler ortadan kalkar.

R'de böyle bir soru, sürümler nasıl uyumlu hale getirilir?

 'MXNet' paketi mevcut değil (R sürüm 3.4.0 için)

misal
https://www.r-bloggers.com/recurrent-models-and-examples-with-mxnetr/

Tekrarlayan ağlar hakkında başka bir makale yazmak ister misiniz? :)

[Yuriy Asaulenko]

Maksim Dmitrievski :

R'de böyle bir soru, sürümler nasıl uyumlu hale getirilir?

Paket koduna girin ve düzeltin.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuri Asaulenko :
Modülün koduna girin ve düzeltin.

Ben beceriksizim, nereye gideceğimi bilmiyorum

[Yuriy Asaulenko]

Maksim Dmitrievski :

Ben beceriksizim, nereye gideceğimi bilmiyorum

Paket kaynak kodu. İndirin, düzeltin, derleyin. Bazen işe yarıyor, bazen çalışmıyor. Belki düzeltilmesi gereken sadece 2 satır vardır, belki de cehenneme.)

Tehdit En kolay seçenek, R'nin önceki sürümünü indirmektir.