트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2264

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mytarmailS :

예, 나는 나 자신을 잘 기억하지 못합니다. 나는 변경된 것을 기억하지만 그다지 많지는 않습니다 ... 그리고 여기에는 완전히 다른 그림이 있습니다.

로그 스케일의 기하급수적 인 성장이 선형처럼 보이기 때문입니다)

 
막심 드미트리예프스키 :

로그 스케일의 기하급수적인 성장이 선형처럼 보이기 때문입니다)

글쎄, 이것은 이론상 일반화에 더 나은 영향을 미칠 것입니다.

 
mytarmailS :

세대 접근 자체에 대한 나로부터의 비판)

"새 데이터"에서 작동할 모델을 찾기 위해 데이터를 생성하고 모델을 반복할 때 이것이 적합하다는 것을 이해하십니까?

이 "새 데이터"는 모델 선택에 포함되기 때문에 "새 데이터"가 아닙니다 ... 그다지 명확하지 않지만 그렇습니다!

막심 드미트리예프스키 :

3일째 확인, 예

주제 계속 .... 당신의 이 GMM의 오래된 코드를 파헤쳤습니다.

"새로운 데이터 유형"에 대해 검은색으로 표시된 4개의 좋은 모델을 찾았습니다.

HMM 모델은 15,000 포인트에 대한 500 포인트 테스트에서 생성되었습니다.



그리고 여기, 정말 새로운 데이터(세 번째 샘플)가 있습니다.




흥미롭게도 신호를 돌려 마지막 두 (병합) 모델에 대한 포지션을 열면 수수료를 고려하여 매우 잘 벌기 시작합니다.

 

그리고 휘트니스 기능으로 신경망을 훈련시키는 실험을 천천히 계속하는데....

네트워크에 최대값을 제공하는 대신 유틸리티 기능(fitn.funk.)을 설명하는 방법을 생각해 냈습니다. 이익 "가장 아름다운 소득 그래프"에서 네트워크를 훈련하려고했습니다.

"가장 아름다운 소득 그래프"는 무엇입니까? coef로 표현했습니다. 선형적으로 증가하는 선과 수익률 도표의 상관관계

결과는 데이터 트레인의 균형이며 수수료가 고려됩니다.

계수. 상관 관계 0.9947626 거의 1)) 그래프에서도 눈금자처럼 표시됨))


파란색 은 5분 동안 800포인트의 테스트 세트에 대한 균형을 보여줍니다. 유로


그리고 이것은 5k 포인트 테스트에서 저울의 모습입니다.

시원한 ))

 
mytarmailS :

그리고 휘트니스 기능으로 신경망을 훈련시키는 실험을 천천히 계속하는데....

네트워크에 최대값을 제공하는 대신 유틸리티 기능(fitn.funk.)을 설명하는 방법을 생각해 냈습니다. 이익 "가장 아름다운 소득 그래프"에서 네트워크 교육을 시도했습니다.

"가장 아름다운 소득 그래프"는 무엇입니까? coef로 표현했습니다. 선형적으로 증가하는 선과 수익률 플롯의 상관관계

결과는 데이터 트레인의 균형이며 수수료가 고려됩니다.

계수. 상관 관계 0.9947626 거의 1)) 그래프에서도 눈금자처럼 표시됨))


파란색 은 5분 동안 800점의 테스트 세트에 대한 균형을 보여줍니다. 유로


그리고 이것은 5k 포인트 테스트에서 저울의 모습입니다.

시원한 ))

다른 걸 기대하고 있었어? )

 
mytarmailS :

글쎄, 이것은 이론상 일반화에 더 나은 영향을 미칠 것입니다.

그것은 누구에게도 빚지지 않았다

 
막심 드미트리예프스키 :

다른 걸 기대하고 있었어? )

오히려 나는 최대로 훈련하는 것에 만족한다. 이익, 예를 들어 일반적으로 테스트에 대한 복권이지만 여기에는 적어도 작은 안정성의 섬이 있습니다.

5분에 800점은 부족하다
 
막심 드미트리예프스키 :

그러나 그 반대는 더 어렵다. MO에서 논리로. 거의 불가능, 대략적으로만 가능

MO는 다른 더 강한 MO에 의해서만 깨질 수 있습니다.

흥미로운 주제는 역 그리드입니다.

입력에 노이즈를 적용합니다. 출력 스펙트럼을 가져옵니다. 필터를 수집하십시오.

그런 다음 마스코트의 조합으로 비슷한 결과를 얻을 수 있음이 밝혀졌습니다.

그런 다음 무작위 컨볼루션 패키지를 사용하게 됩니다(이름을 잊어버렸습니다).

그리고 환상은 끝이 난다...

부식. 어두운. 공장으로.

 
mytarmailS :

그리고 휘트니스 기능으로 신경망을 훈련시키는 실험을 천천히 계속하는데....

네트워크를 최대값으로 만드는 대신 유틸리티 기능(fitn.funk.)을 설명하는 방법을 생각해 냈습니다. 이익 "가장 아름다운 소득 그래프"에서 네트워크 교육을 시도했습니다.

"가장 아름다운 소득 그래프"는 무엇입니까? coef로 표현했습니다. 선형적으로 증가하는 선과 수익률 플롯의 상관관계

결과는 데이터 트레인의 균형이며 수수료가 고려됩니다.

계수. 상관 관계 0.9947626 거의 1)) 그래프에서도 눈금자처럼 표시됨))


파란색 은 5분 동안 800점의 테스트 세트에 대한 균형을 보여줍니다. 유로


그리고 이것은 5k 포인트 테스트에서 저울의 모습입니다.

시원한 ))

쌍 거래와 같은 쓰레기, 당신은 아름다운 스프레드를 찾고 있으며 oos에서 즉시 흩어집니다.

 
mytarmailS :

주제 계속 .... 당신의 이 GMM의 오래된 코드를 파헤쳤습니다.

"새로운 데이터 유형"에 대해 검은색으로 표시된 4개의 좋은 모델을 찾았습니다.

HMM 모델은 15,000 포인트에 대한 500 포인트 테스트에서 생성되었습니다.



그리고 여기, 정말 새로운 데이터(세 번째 샘플)가 있습니다.




흥미롭게도 신호를 돌려 마지막 두 (병합) 모델에 대한 포지션을 열면 수수료를 고려하여 매우 잘 벌기 시작합니다.

어떻게 가르쳐도 패턴은 끝납니다. 이렇게 하려면 어제 이야기한 다른 예제를 샘플링해야 합니다.

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