交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2016

新评论
 
Aleksey Vyazmikin:

关于为什么这可能是有用的，有很多想法。

1.可以确定相互依赖的预测因素。

1.1. 用它们建立一个单独的模型，并评估其预测能力

1.2. 将它们从样本中排除，并评估它们对结果的影响。如果它们改善了结果，考虑创建类似的预测器

2.使用一个预测器而不是一组预测器。

1.这将使在建立模型时随机抽取的几率相等

2.通过降低维度来减少训练时间

是的，想测试一下，但我不知道有什么工具可以创建这样的模型出来。


顺便说一下，这里有一个想法，为什么他们不在训练中使用破碎的函数（就像它的量化--而不是阶梯线），这将允许数据准确性的反击，减少过度训练。

如果预测因素是价格，那么左边和右边各有3-5个柱子与中心柱子非常相关，在价格急剧上升时例外情况很少。每隔五到七条，就可以得到你想要的大致内容。或者转移到一个更高的时间框架。或者通过检查预测因素的相互关联性来筛选出这些预测因素。这个话题的创始人也把酒吧变薄了，看看他的博客。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我建议先清除垃圾特质中的数据...

想象一下，你有10个属性，其中9个是垃圾属性，你把它们都压缩成一个属性。

 
Maxim Dmitrievsky:

同样的......在本周初，在 "预训练 "之后，它工作得很好。然后开始倾泻。我又重新做了一遍，明天我将把它放在测试中 :D

一些交易机器人可能在交易员中计算错误......经过一系列的更新，它开始在错误的方向上交易

我还在Torch中处理递归网的工作。

黄色--开始的几周，头1-3天


有趣的是...

 

有没有人试过用 "圆形水平 "作为标志？

还是作为处理价格的一种方式？

你可以用循环值标记价格，例如...

可以删除一行中相同的数值...

这是一个很好的信息压缩，加上过滤......也许在这样的图表上寻找模型的模式会更容易......

 
mytarmailS:

有没有人试过用 "圆形水平 "作为标志？

还是作为处理价格的一种方式？

你可以用循环值标记价格，例如...

可以删除一行中相同的数值...

这不是一个糟糕的信息压缩，加上过滤......也许在这样的图表上寻找模型的模式会更容易......。

我得到了Renco。

 
mytarmailS:

有没有人试过用 "圆形水平 "作为标志？

还是作为一种处理价格的方式？

你可以用循环值标记价格，例如...

可以删除一行中相同的数值...

这是一个很好的信息压缩，加上过滤......也许在这样的图表上寻找模式会更容易，对于一个模型......。

是

硬性重绘...

 
关于在教学中使用资源的有趣的文章。还有一个讲座的视频记录。
Эффективные методы сжатия данных при тренировке нейросетей. Лекция в Яндексе
  • 2011.03.18
  • itnan.ru
Сжатие данных, Машинное обучение, Блог компании Яндекс
 
Maxim Dmitrievsky:
因为不能教，会有解算器卡在局部最小值。至于想法--什么也拿不出来，因为它是一个黑盒子。

关于被卡住--也许你需要改变纠错的方式。

那么，为什么是一个黑盒子，如果只有2-3层，用系数来揭开面具是很现实的。这里的小系数可以被粗化和清零，这将减少神经元的输入数量。

 
elibrarius:

如果预测因素是价格，那么左边和右边各3-5个柱子与中间的柱子非常相关，在价格高峰期例外情况很少。每隔五到七条，就可以得到你想要的大致内容。或者转移到一个更高的时间框架。或者通过检查预测因素的相互关联性来筛选出这些预测因素。这个话题的创始人也是瘦身的，请看他的博客。

预测器不是赤裸裸的价格--很多相对的点，可能是类似的...

不知道通过相关的筛选是否有效...

 
mytarmailS:

我首先建议你清除垃圾特征中的数据 ...

想象一下--你有10个属性，其中9个是垃圾，你把它全部压缩成一个属性 那又怎样？

你能推荐什么清洁方法吗？

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