Sinir ağının girişine ne beslenmeli? Fikirleriniz... - sayfa 29

Yeni yorum
 
Tüm MLP ve RNN mimarilerini denedim
5 katmana kadar, katman başına 20 nörona kadar. MT5 optimize edici daha fazlasına izin vermez

Sonuç ilginç: ne kadar çok katman - o kadar kötü. Daha fazla nöron - daha kötü.

Kayıt: 1 girdi, 1 katman, 1 nöron - en iyisi olduğu ortaya çıktı.

Bunu hiç anlamıyorum.

Yani, 1 girdi, sadece 1 ağırlığı bu girdiyle çarpan 1 nöronun bile en uzun süre istikrarlı bir ticaret sürdürmesi için yeterlidir.

Yani, kararlı olarak: en kötünün en iyisi, yani - kararlı ileriye dönük kümeler optimize edicinin en üst satırlarında bile görünür.

Görünüşe göre, burayı kazmamız gerekiyor: yerel olarak küçük ama rahat bir "kedi kutusu" içinde
 
Ivan Butko #:
Tüm MLP ve RNN mimarilerini denedim
5 katmana kadar, katman başına 20 nörona kadar.
MT5 optimize edici daha fazlasına izin vermez

Sonuç ilginç: ne kadar çok katman - o kadar kötü. Daha fazla nöron - daha kötü.

Kayıt: 1 girdi, 1 katman, 1 nöron - en iyisi olduğu ortaya çıktı.

Hiç anlamıyorum.

Yani, sadece 1 ağırlığı bu girdiyle çarpan 1 nöronun bile en uzun süre istikrarlı ticareti sürdürmesi için 1 girdi yeterlidir.

Ne kadar kararlı: en kötünün en iyisi, yani kararlı ileriye sahip setler optimize edicinin en üst satırlarında bile görünür.

Görünüşe göre, burayı kazmamız gerekiyor: yerel olarak küçük ama rahat bir "kedi kutusu" içinde

Ana faktör değişkenlerin sayısıdır

 
Ivan Butko #

Hiç anlamıyorum.

Sapma-varyans değiş tokuşu, makine öğrenimi temelleri.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Önyargı-varyans değiş tokuşu, ML temelleri.

Bunun tersini denedim: En uç noktaya, neredeyse noktadan noktaya yeniden eğittim, böylece ileriye doğru sürekli olarak boşalacak ve ardından pozisyonları tersine çevirdim. Evet, boşaltma durdu, ancak çok sayıda işlemin yayılması nedeniyle bir daireye dönüştü. Bir başarısızlık diğerini telafi eder.

 
Ivan Butko #:

Diğer şekilde denedim: En uç noktaya, neredeyse noktadan noktaya yeniden eğittim, böylece ileriye doğru sürekli olarak boşaldı ve sonra pozisyonları tersine çevirdim. Evet, boşaltma durdu, ancak çok sayıda işlemin yayılması nedeniyle bir daireye dönüştü. Bir başarısızlık diğerini telafi eder.

Bunu böyle yapıyorlar. İlk olarak, büyük bir ağ eğitilir, ardından katmanlar ve nöronlar bir optimuma kadar atılır ve yeni verilerdeki önyargı en aza indirilir. Buna paralel olarak, eğitim verilerindeki varyans (hata yayılımı) artar. Hiçbir şey işe yaramazsa, sorun veridedir.

Yani, eğitim verilerinde iyi ve test verilerinde kabul edilebilir hale getirmek. Uzlaşma. Eğer sonucu beğenmezseniz, o zaman veriyi değiştirmeniz gerekir. Ve böylece havucun sonuna kadar dönüp durur.
 
Volatiliteyi (std göstergesi) deneyin. Yeni verilerde daha iyi olacaktır, çünkü zamana bağlı olarak her zaman yaklaşık aynıdır. Yalnızca aynı oynaklığa sahip yeni verilerde piyasa ortalama olarak farklı bir yönde hareket ederse bir fark olacaktır. O zaman aynı olduğunda bulmak için bir zaman filtresi de ekleyebilirsiniz.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Volatiliteyi (std göstergesi) deneyin. Yeni verilerde daha iyi olacaktır, çünkü her zaman yaklaşık aynıdır. Yalnızca aynı oynaklığa sahip yeni verilerde piyasa farklı bir yönde hareket ederse bir fark olacaktır.




Tavsiyeniz için teşekkürler. Verileri normalleştirmek (kuyruğu kesmek) için bir ondalık basamak .0; Mol, durağanlık yaratmak için bir fikrim vardı, çünkü bu küçük sayılara tepki veriyor ve onlar yüzünden aptalca fiyatın "yolunu" küçük bir sayı gibi hatırlıyor.

 
Ivan Butko #:




Tavsiye için teşekkürler. Verileri normalleştirmek (kuyruğu kesmek) için bir ondalık basamak .0; Durağanlık yaratmak için, çünkü bu küçük sayılara tepki veriyor ve onlar yüzünden aptalca fiyatın "yolunu" aynıymış gibi hatırlıyor.

Tıpkı özelliklere rastgele gürültü ekleyebileceğiniz gibi, çok fazla tasarruf sağlamayacaktır. Bazı durumlarda biraz daha iyi olacaktır, çünkü daha az yeniden eğitilmiş olacaktır, ancak hiç de her derde deva olmayacaktır.
 
Mantıklı düşünürseniz, bir tür uzun vadeli trend göstergesine ve oynaklığa ihtiyacınız vardır. Trend, işlemlerin hangi yönde açıldığını gösterir ve volatilite anları belirtir. Göstergelerden başka bir şey düşünemezsiniz.

Ve eğitime farklı eğilimleri dahil etmek gerekir, böylece aralarında ayrım yapmayı öğrenir.
 

İstediğiniz her şeyi girebilirsiniz:

günün saati, haftanın günü, ayın evreleri, vs. vs.

Normal bir ağ gerekli ve gereksiz verileri kendi kendine sıralayacaktır.

Önemli olan ne öğretileceğidir!

Bir öğretmenle öğrenmek buraya uygun değildir. Geriye doğru hata yayılımına sahip ağlar işe yaramaz.

1...222324252627282930313233343536...55
Yeni yorum