Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 647

Yeni yorum
 

Maksim Dmitrievski :

Millet Meclisi ile bitirmeme 3 hafta kaldı :)) ya kâse ya da kuyu, siktir et onları. Bahislerinizi yapın :)

İlk önce ihtimalleri duymaktan zarar gelmez. Burada, sonuçta, kimse sadece bir arama emri almaz;)

 

Acilen en az bir tane düzgün fonksiyon bulmam gerekiyordu, öncelikle daha hızlı olan farklı paketleri karşılaştırmaya karar verdim. Test için Rastrigin fonksiyonunu (bazı profesörlere göre optimize edilmesi en zor fonksiyon) aldım. 

Rastrigin <- function(x){
   return (sum(x^ 2 - 10 * cos ( 2 * pi * x)) + 10 * length(x))
}


Test için 4 parametre ile aldım: 

~ w^ 2 - 10 * cos ( 2 * pi * w)  +  x^ 2 - 10 * cos ( 2 * pi * x)  +  y^ 2 - 10 * cos ( 2 * pi * y)  +  z^ 2 - 10 * cos ( 2 * pi * z)   +   10 * 4


türevler:

 2 * w + 10 * ( sin ( 2 * pi * w) * 2 * pi
2 * x + 10 * ( sin ( 2 * pi * x) * 2 * pi
2 * y + 10 * ( sin ( 2 * pi * y) * 2 * pi
2 * z + 10 * ( sin ( 2 * pi * z) * 2 * pi


Standart optim() işlevindeki GenSA paketleri, lbfgs, lbfgsb3, n1qn1 ve çeşitli yöntemlerin karşılaştırılması

Sonuçlar:
paket, uygunluk (ve gradyan) işlevi çağrılarının sayısı, bulunan parametreler ve aramanın durduğu nihai sonuç. 

n1qn1 fitness function calls: 448 ; parameters = 3.90227 e- 18 3.90227 e- 18 3.90227 e- 18 3.90227 e- 18 ; result = 0 
lbfgs fitness function calls: 14 ; parameters = - 1.891749 e- 10 - 1.891749 e- 10 - 1.891749 e- 10 - 1.891749 e- 10 ; result = 0 
lbfgsb3 fitness function calls: 12 ; parameters = - 7.542216 e- 15 - 7.542216 e- 15 - 7.542216 e- 15 - 7.542216 e- 15 ; result = 0 
GenSA fitness function calls: 66582 ; parameters = 1.517382 e- 11 - 5.657816 e- 12 - 2.292922 e- 11 - 3.257902 e- 12 ; result = 0 
optim Nelder-Mead fitness function calls: 253 ; parameters = - 2.981633 3.988813 0.9902444 - 2.980489 ; result = 34.8497 
optim BFGS fitness function calls: 49 ; parameters = 8.731115 e- 16 8.731115 e- 16 8.731166 e- 16 8.731157 e- 16 ; result = 0 
optim CG fitness function calls: 918 ; parameters = 0.9949586 0.9949586 0.9949586 0.9949586 ; result = 3.979836 
optim L-BFGS-B fitness function calls: 81 ; parameters = 8.526118 e- 13 8.526118 e- 13 8.526118 e- 13 8.526118 e- 13 ; result = 0 
optim SANN fitness function calls: 10000 ; parameters = 750.3075 745.0596 743.626 753.8133 ; result = 2239327

İlk üç fonksiyon (n1qn1, lbfgs, lbfgsb3) analitik olarak bulunan gradyanı kullanır.

Sonuç = 0 idealdir, sıfırdan ne kadar uzaksa o kadar kötüdür.

Türevleri bilmenin çok iyi olduğu görülebilir, lbfgsb3 uygunluk fonksiyonuna yapılan 12 çağrıda mükemmel sonuca ulaştı.
Gradyanı sayısal olarak belirleyenlerden en iyisi, BFGS yöntemiyle standart optimizasyon işleviydi, uygunluk işlevine 49 çağrı.

Sonuç - türevler çok iyidir. İdeal olarak, örneğin bir nöron için, tüm ağırlıklar için türevler bulabilir ve onu bir backprop yerine lbfgsb3'e koyabilirsiniz.
Ancak bu test sonucunun tamamı, yalnızca tüm parametreler için türevlerinin bulunabileceği düzgün fonksiyonlar için geçerlidir. Fonksiyon parametreleriniz en ufak bir değişiklikle bile sonucu rastgele değiştiriyorsa, genetik, GenSA ve diğer stokastik algoritmalar orada daha iyidir.

Kodu içeren bir dosya ekledim, fonksiyonlarınız üzerinde test edebilirsiniz.

Dosyalar:
n1qn1.txt  4 kb
 

Merak ediyorum böyle bir seri bazı arima tarafından tahmin edilebilir mi yoksa ortalamaya dönmek için çalışmak yeterli mi..


 

Ortalamaya dönüş, Masha ile bile takas edilebilir. Ancak, ortalama trendle birlikte hareket ederse, fiyat ortalamasının nerede olduğu nasıl belirlenir? (Soru retoriktir - hiçbir şekilde).

 
Dr. tüccar :

Ortalamaya dönüş, Masha ile bile takas edilebilir. Ancak, ortalama trendle birlikte hareket ederse, fiyat ortalamasının nerede olduğu nasıl belirlenir? (Soru retoriktir - hiçbir şekilde).

buradaki ortalama 0, bu piyasa nötr bir stratejidir

ayrıca, onu yalnızca istatistiklere göre dışa aktarmak gerekir) nereye kayar, artık bir kara kutuda demonte edilemez

kısacası planlanan 3 stratejiden 2. strateji neredeyse tamamlandı (birincisinin sonuçları zaten yazıldı, işe yaramadı)

Bu işe yaramazsa, sonuncusu olacak

ve bunun üzerine MO ile bitirmek mümkün olacak

 
Maksim Dmitrievski :

Merak ediyorum böyle bir seri bazı arima tarafından tahmin edilebilir mi yoksa ortalamaya dönmek için çalışmak yeterli mi..


Eşbütünleşme bir terimdir ve resminizle hiçbir ilgisi yoktur.

Arima kullanma olasılığı, zaman serilerinde bir kemer etkisinin varlığını belirleyen, ana kısmı kemer olan birkaç testle belirlenir. Yaklaşık% 20'lik bir kemer etkisi yoksa, o zaman ticaret, ancak ... tarihte, bu bölüm çoktan geçtiğinden veya neredeyse geçtiğinden veya ...

 
San Sanych Fomenko :

Eşbütünleşme bir terimdir ve resminizle hiçbir ilgisi yoktur.

Arima kullanma olasılığı, zaman serilerinde bir kemer etkisinin varlığını belirleyen, ana kısmı kemer olan birkaç testle belirlenir. Yaklaşık% 20'lik bir kemer etkisi yoksa, o zaman ticaret, ancak ... tarihte, bu bölüm çoktan geçtiğinden veya neredeyse geçtiğinden veya ...

3. kez eşbütünleşmeyi tanımlayalım .. nedir ve neden benim resmime uygulanmıyor? :)

bu zaten test sitesinden bir resim, tarihe hiç bakmıyorum, orada her şey her zaman mükemmel

veya bu konunun genel olarak ne hakkında olduğu - ML için stratejiler geliştirmek veya R'nin çeşitli işlevlerini analiz etmek hakkında, birkaç ay içinde, bence, sadece en azından bazı sonuçları attım :)

 
Maksim Dmitrievski :

buradaki ortalama 0, bu piyasa nötr bir stratejidir

Yeşil grafiğin kendisini takas etmek ister misiniz? O zaman açık, ilk başta eurusd'da işlem yapmak için bir gösterge olduğunu düşündüm.

İlk olarak, bu rastgele bir süreç mi, yoksa sıradan zaman serileri gibi hafızası var mı, bunu çözmeniz gerekiyor.

Hafızası varsa, Masha ve Arima işe yarayabilir.
Ancak grafik tamamen rastgele ise, Markov süreçleri için modellere ihtiyaç vardır. Bunu nasıl yapacağımı bilmiyorum ama Alexander Wiener modeliyle ilgili bir şeyler söyledi, onunla başlayabilirsiniz mesela.

 
Maksim Dmitrievski :

3. kez eşbütünleşmeyi tanımlayalım.. nedir ve neden benim resmime uygulanmıyor? :)

bu zaten test sitesinden bir resim, tarihe hiç bakmıyorum, orada her şey her zaman mükemmel

Eşbütünleşmede en az iki zaman serisi vardır.

Ama hepsi bu değil.

Bu satırlar sabit değildir.

Ama hepsi bu değil.

Durağan DEĞİL olan bu seriler, sonucun durağan olması için bağlanmalıdır.

Alım satım kararları bu STATIONARY serisinde verilir ve bu, tahmin etme olasılığını garanti eder.

 
Dr. tüccar :

Yeşil grafiğin kendisini takas etmek istiyor musunuz? O zaman açık, ilk başta eurusd'da işlem yapmak için bir gösterge olduğunu düşündüm.

Öncelikle bunun rastgele bir süreç mi yoksa sıradan zaman serileri gibi bir hafızası mı olduğunu anlamanız gerekiyor.

Hafızası varsa, Masha ve Arima işe yarayabilir.
Ancak grafik tamamen rastgele ise, Markov süreçleri için modellere ihtiyaç vardır. Bunu nasıl yapacağımı bilmiyorum ama Alexander, Wiener modeli hakkında bir şeyler söyledi, onunla başlayabilirsiniz mesela.

Burada bir hafıza olup olmadığını belirlemeniz gerektiği anlamına geliyor.. anladığım kadarıyla kuyruklarla mı belirleniyor?

1...640641642643644645646647648649650651652653654...3399
Yeni yorum