Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2169

 
Maksim Dmitrievski :

Ustaca şeyler yapıyorsun) Pazartesiden itibaren izlemeye başlayacağım, favorilere

Teşekkür ederim! En azından bir şekilde "teorik" akıl yürütmeyi sulandırın ...

 
esenlik :

İki küme için özellik değeri dağılım eğrilerinin kesişiminin altındaki göreli alanı hesaplayan küçük bir komut dosyasını kimin tutması gerekir?

Bana öyle geliyor ki, bu bir inceltme yöntemi, hedef analizi, özellikler seçmek için bir norm metriği ve şeytan bilir başka ne var.

area_overlap - resimde sarı

Konu ciddi bir hal aldı.

burada daha karmaşık bir yol var (ama umut verici), okuyun

https://ml4trading.io/chapter/19

bu, yoğunluklar ve bir otomatik kodlayıcı kullanarak bir posteriori'den özellikleri ve etiketleri nasıl örnekleyebileceğinizle ilgilidir. Özellik alanlarını da beğeninize dönüştürebilirsiniz.

özellikle, CVAE (koşullu değişken otomatik kodlayıcılar) ilginçtir

Machine Learning for Trading
Machine Learning for Trading
  • Stefan Jansen
  • ml4trading.io
Learn to extract signals from financial and alternative data to design and backtest algorithmic trading strategies using machine learning.
 

+ rastgele evrişim çekirdekleri aracılığıyla özelliklerin toplam korelasyonu.

Terminaldeki eğitilmiş modelden yeni özellikler alabilmem için yanıt kısmını mql'ye aktarmak istiyorum

https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/transformation/plot_rocket.html

genel olarak işin kapsamı

RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) — pyts 0.12.dev0 documentation
  • pyts.readthedocs.io
The RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) algorithm randomly generates a great variety of convolutional kernels and extracts two features for each convolution: the maximum and the proportion of positive values. This example...
 

Şimdiye kadar birkaç deneyden sonra sonuç:

üretken bir modelden örnekleme ve ardından bu örnekler üzerinde eğitim çok iyidir (ancak şu ana kadar otomatik kodlayıcı değil, yalnızca GMM (gauss karışım modeli) kullandım)

ROCKET aracılığıyla özelliklerin korelasyonu - normal, genelleme yeteneği açısından iyileştirmeler var

 
Maksim Dmitrievski :

Ne görmek istersin? İşte makalemden MO'da gerçek bir araç. Eğitim - sadece 1 ay, ardından 2 yıl genelleme. Ve bu gerçek ve işe yarıyor

ekranımda çizdiğim gibi Mashek ve işlemlerin kesişimini göster

ve test cihazını göstermem için ne gerekiyor?

kaj // demo veya gerçek takas ediyorsun, önemli değil

 
Renat Akhtyamov :

ekranımda çizdiğim gibi Mashek ve işlemlerin kesişimini göster

ve test cihazını göstermem için ne gerekiyor?

sen ticaret fuarı // demo veya gerçek, fark etmez

ilk önce kendinizinkini gösterin (demo veya gerçek), bir ay içinde bu hizmette canlı bir sinyal

ya da ağlama

 
kaban_ :
Sinir ağlarında bir anlam var mı, ticaret yapmak mümkün mü?

Hayır, işe yaramıyor, MO sadece saf fiyat(lar)daki değişimden gelecek hakkında neredeyse hiçbir bilgi olmadığını anlamayı az çok “bilimsel” hale getiriyor. Elbette bazı "izler" var, kırıntılar ama bunlar öngörülebilir değil, spread/komisyon her şeyi yiyip bitiriyor ve sebebi algoritmalarda değil verilerde.

Modaya uygun hedge fonları binlerce kat daha fazla veriye (günde terabayt) sahiptir ve XFT ticareti yaparlar, böylece kırıntılardan bir topuz yapabilirsiniz ve biz *** sadece her türlü yeni çerçeveyi ve *** sosyal ağlardan *** farklı çerçeveleri.

 
Maksim Dmitrievski :

ilk önce kendinizinkini gösterin (demo veya gerçek), bir ay içinde bu hizmette canlı bir sinyal

ya da ağlama

Mashki'de başarılı olamazsın, bu yüzden söylemiyorsun

ve eğer işe yaramazsa, buradaki insanlara ne tavsiye edersiniz?
 
Renat Akhtyamov :

Mashki'de başarılı olamazsın, bu yüzden söylemiyorsun

ve eğer işe yaramazsa, buradaki insanlara ne tavsiye edersiniz?

izleme gösterecek? Yoksa aramaya devam mı edeceksin?

kimseye tavsiye etmem

git rusça öğren daha iyi
 
Maksim Dmitrievski :

izleme gösterecek? Yoksa aramaya devam mı edeceksin?

kimseye tavsiye etmem

yemek yemek

Dosyalar: