交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 869 1...862863864865866867868869870871872873874875876...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2018.04.28 09:35 #8681 elibrarius。我在实践中了解到2个VS,这是我使用它们的唯一方式。如果我使用3个等级(买入、等待、卖出),那么中间等级就会很快出现,特别是如果输出神经元是sigmoid或切线。 但是,如果回归...理想情况下,需要1个输出神经元。每个NS是2类--长/0,第二个NS是短/0。 为了以防万一,我重复了NS训练的一个结果--这仍然是09.17的测试。像这样的东西出来了。 比方说,超过0.5-长,小于-0,我们就停止。 Forester 2018.04.28 09:41 #8682 马克西姆-德米特里耶夫斯基。不,到目前为止,我只是使用脚手架(由任何数量的模型组成的集合,在不同的特征上),输出是平均的。 很快,所有的工作都完成了 树是TF的一个类似物吗?在我看来,有些事情是不可能的。可能是其他东西,但结果通常与NS相似。 Maxim Dmitrievsky 2018.04.28 09:43 #8683 elibrarius: 那么,这棵树是TF的一个类似物吗?直觉告诉我这不是。我不知道......去喝巴卡迪酒了))以后再考虑这个问题。我打算尝试NS,甚至只是逻辑 回归,只要它速度快,因为它是多代理环境,很多模型都是同时训练的......但我要根据我的问题调整RL。 我也非常想使用聚类,并想过如何使用,但alglib不允许在新数据上获得中心点成员,我将不得不在某个地方采取不同的lib。 Forester 2018.04.28 09:46 #8684 尤里-阿索连科。嗯哼,NS输入是一个归一化的时间序列。比方说,NS结构-15-20-15-10-5-1已经做得很好。 要确定多头和空头,需要2个NS。 如果能找到一种计算网络结构的算法就好了......让它既充分又不多余。 Yuriy Asaulenko 2018.04.28 09:48 #8685 埃利布留斯。 我希望能找到一种计算网络结构的算法......这样就足够了,不会有多余的。我不知道。在古典文学中,只能靠直觉或选择。 我从大约第3或第4次开始成功做到了。你开始感觉到它们是学习的结果)。 Forester 2018.04.28 09:50 #8686 马克西姆-德米特里耶夫斯基。我不知道......去喝巴卡迪了))我以后再考虑。 我打算尝试NS,甚至只是逻辑回归,只要它是快速的,因为它是多代理环境,许多模型被同时训练......但我将RL适应我的问题 我真的想使用聚类,并且已经想到了方法,但是alglib不允许在新数据上获得中心点成员,我必须在某个地方获得另一个库。 回归法没有任何隐藏层... 是时候换成R了,我在alglib NS上试了一下--在同一个网络上,算起来比R慢几十倍(比如一天对30-60分钟)。另外,在alglib中最多有2个隐藏层,而根据你的观察,你需要3个连续的转换,即3层。 Yuriy Asaulenko 2018.04.28 09:53 #8687 elibrarius。 另外,在alglib中最多有2个隐藏层,而根据你的观察,你需要3个连续的转换,即3层。3层根本就不算什么。顺便说一下,我的NS结构有点错。 是15-20-15-10-5-1 应该是15-15-20-15-10-5-1。第一个数字是输入的数量。 Forester 2018.04.28 10:06 #8688 尤里-阿索连科。3层根本就不算什么。顺便说一下,我的NS结构有点错。 是15-20-15-10-5-1 应该是15-15-20-15-10-5-1。第一个数字--输入的数量。总共1030个尺度并不弱。那么有多少输入数据(行)? Yuriy Asaulenko 2018.04.28 10:09 #8689 elibrarius。总共1030个尺度并不弱。那么有多少个输入(行)? 请原谅我?你是什么意思?NS有15个输入--NS结构的第1位数字。输入的是直接归一化的BP-15计数。 Forester 2018.04.28 10:10 #8690 尤里-阿索连科。你说什么?你是什么意思?NS有15个输入--NS结构的第1位数字。 我是说有多少行训练数据(或训练例子)。 例如,10000行的15个输入 1...862863864865866867868869870871872873874875876...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
我在实践中了解到2个VS,这是我使用它们的唯一方式。如果我使用3个等级(买入、等待、卖出),那么中间等级就会很快出现,特别是如果输出神经元是sigmoid或切线。
但是,如果回归...理想情况下,需要1个输出神经元。
每个NS是2类--长/0,第二个NS是短/0。
为了以防万一,我重复了NS训练的一个结果--这仍然是09.17的测试。像这样的东西出来了。
比方说,超过0.5-长,小于-0,我们就停止。
不,到目前为止,我只是使用脚手架(由任何数量的模型组成的集合,在不同的特征上),输出是平均的。
很快,所有的工作都完成了
那么,这棵树是TF的一个类似物吗?直觉告诉我这不是。
我不知道......去喝巴卡迪酒了))以后再考虑这个问题。
我打算尝试NS,甚至只是逻辑 回归,只要它速度快,因为它是多代理环境,很多模型都是同时训练的......但我要根据我的问题调整RL。
我也非常想使用聚类,并想过如何使用,但alglib不允许在新数据上获得中心点成员,我将不得不在某个地方采取不同的lib。嗯哼,NS输入是一个归一化的时间序列。比方说,NS结构-15-20-15-10-5-1已经做得很好。
要确定多头和空头,需要2个NS。
我希望能找到一种计算网络结构的算法......这样就足够了,不会有多余的。
我不知道。在古典文学中,只能靠直觉或选择。
我从大约第3或第4次开始成功做到了。你开始感觉到它们是学习的结果)。
我不知道......去喝巴卡迪了))我以后再考虑。
我打算尝试NS,甚至只是逻辑回归,只要它是快速的,因为它是多代理环境,许多模型被同时训练......但我将RL适应我的问题
我真的想使用聚类,并且已经想到了方法,但是alglib不允许在新数据上获得中心点成员,我必须在某个地方获得另一个库。是时候换成R了,我在alglib NS上试了一下--在同一个网络上,算起来比R慢几十倍(比如一天对30-60分钟)。另外,在alglib中最多有2个隐藏层,而根据你的观察,你需要3个连续的转换,即3层。
另外,在alglib中最多有2个隐藏层,而根据你的观察,你需要3个连续的转换,即3层。
3层根本就不算什么。
顺便说一下,我的NS结构有点错。
是15-20-15-10-5-1
应该是15-15-20-15-10-5-1。第一个数字是输入的数量。
3层根本就不算什么。
顺便说一下,我的NS结构有点错。
是15-20-15-10-5-1
应该是15-15-20-15-10-5-1。第一个数字--输入的数量。
总共1030个尺度并不弱。那么有多少输入数据(行)?
总共1030个尺度并不弱。那么有多少个输入(行)?
请原谅我?你是什么意思?NS有15个输入--NS结构的第1位数字。输入的是直接归一化的BP-15计数。
你说什么?你是什么意思?NS有15个输入--NS结构的第1位数字。
例如,10000行的15个输入