Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 619

 
Anatolii Zainchkovskii:

Ich verstehe das mit dem Volumen nicht, sind 10.000 Beispiele von Staaten nicht genug für die Ausbildung?

Das kann ausreichen oder auch nicht. Es kommt darauf an, was man lehrt und wie man es lehrt.

In meinen ersten Versionen von ~10000 war gar nichts. Und bei letzteren ist nach der Änderung des Unterrichtsmodells mit denselben NS alles gut.

 
Anatolii Zainchkovskii:

In diesem Fall wird das statische 100-Balken-Modell kastriert, und ich glaube, dass es nicht zu der gewünschten Suche nach einem möglichen Muster führen wird (

Ich habe nicht gesagt, dass du die gleichen Riegel füttern sollst. =)
Ich meine damit, dass die Architektur konstant sein sollte, und dass Sie bei jedem neuen Fall das "Aufmerksamkeits"-Fenster nach vorne schieben werden. Auf diese Weise wird die Serialität und Einmaligkeit eines bestimmten Datensatzes verfolgt.

Ein Lerntick: i ist der aktuelle Index. input = [i-100, i], output = [i+1, i+6]. Und dementsprechend ist i jedes Mal neu.
 
Aleksey Terentev:
Ich habe Ihnen nicht gesagt, dass Sie dieselben Bars bedienen sollen. =)
Ich meine damit, dass die Architektur konstant sein sollte, und dass Sie bei jedem neuen Fall das "Aufmerksamkeits"-Fenster nach vorne verschieben werden. Auf diese Weise wird die Serialität und Einmaligkeit eines bestimmten Datensatzes verfolgt.

Ein Lerntick: i ist der aktuelle Index. input = [i-100, i], output = [i+1, i+6]. Und dementsprechend ist i jedes Mal neu.

Ok, lassen Sie mich erklären. zum Beispiel haben wir 5 Preis Lücke Einträge und 1 Preis Lücke Ausfahrt, durch Bar Verschiebung des Fensters sind wir für ein Muster in diesen 5 Bars für die 6. suchen. Wir haben keine Vorgabe, dass die Kombination dieser 5 Balken gleich aussehen muss. Stellen Sie sich nun vor, die Kombination sähe jedes Mal gleich aus, welche Antwort würde das neuronale Netz dann erhalten...? Ich glaube nicht, dass Sie darauf antworten müssen. Nun stellt sich in meinem Fall heraus, dass die Kombinationen immer gleich sind, aber die Länge ist unterschiedlich und kann nicht geschnitten werden. Die Abhängigkeit von der Länge ist nicht entscheidend für die Vorwärtsbewegung, aber ich denke, dass sie auch wichtig ist, deshalb kann ich die Länge nicht kürzen. Ich dachte, ich würde die kürzeren verlängern, aber dann würden sie ihr Aussehen verlieren, worauf ich ursprünglich gesetzt hatte. Wahrscheinlich völlig verwirrt.....

 

Wenn nicht gekürzt wird, werden mehrere neuronale Netze benötigt, 100 mal 200 und 250

 
Alexander_K2:
Maxim, womit füttern Sie das neuronale Eingangsnetz? Von Koldun gibt Inkremente ein, und Sie?

auch ) mit unterschiedlicher Verzögerung, ich möchte auch Momente von Verteilungen hinzufügen

und Verzögerung. Ein Netzwerk mit Feedback. In der Tat gibt es 2 Netze.

Aber ich war in letzter Zeit faul... wahrscheinlich, weil ich zu viele Bücher gelesen habe... Drei Tausend-Seiten-Bücher in 1,5 Wochen :D

 
Anatolii Zainchkovskii:

Vielleicht liegt es daran, dass man das Modell auf eine feste Länge bringt und nicht das richtige Ergebnis erhält? Ich habe das Problem gelöst, indem ich einen einfachen Zyklus hinzugefügt habe, um die Länge des Modells zu erhöhen, und jetzt erhalte ich jederzeit ein gutes Bild. Aber das Wasser vorwärts hat immer noch das gleiche 50/50 und jetzt suche ich nach Methoden, um neu zu sortieren...


Das Portfolio ist nicht stationär, es geht nicht von Sigma zu Sigma, es bricht periodisch ein ... und dann wird es neu berechnet und bricht wieder ein

Wenn es keinen globalen Determinismus wie zwischen einigen Indizes/Aktien gibt, dann ist der Handel mit einem Portfolio wie der Handel mit einem Symbol, aber mit zusätzlichen Kosten.

oder ein Symbol zerlegen, daraus ein Portfolio erstellen und ein Symbol handeln )))

 
elibrarius:

Wenn man nicht schneidet - dann braucht man mehrere neuronale Netze, 100 mal 200 und 250


Vielen Dank für den Rat, es ist wahrscheinlich besser, aber in Roboter setzen nur Signal nicht von einem Netzwerk, sondern von mehreren ...

 
Anatolii Zainchkovskii:

Vielen Dank für die Beratung, wäre es wahrscheinlich besser, aber in einem Roboter nur das Signal aus mehreren Netzen statt einer ...

Warum mehrere? Von der, mit welcher Länge die Daten gesendet wurden. Sie können die Antwort nicht aus der zweiten Frage mit einer anderen Länge erhalten.

Kein Ensemble. Aber einer nach dem anderen - ja.

 
elibrarius:

Warum mehrere? Von derjenigen, mit welcher Länge die Daten eingereicht wurden. Sie können keine Antwort von einem zweiten mit einer anderen Länge erhalten.

Sie können also kein Ensemble bekommen. Aber eins nach dem anderen, ja.


Ich habe mich falsch ausgedrückt, Sie haben Recht. Die Logik wird die folgende sein, das Modell wurde gebaut, die Länge des Modells wurde bestimmt und das trainierte Netzwerk, das mit der Länge des aktuellen Modells übereinstimmt, wurde gestartet. es ist nur so, dass es schließlich mehrere Netzwerke im Roboter auf einmal geben wird, sowie Modelle nach Länge.

 
Maxim Dmitrievsky:

Nun, die Nicht-Stationarität des Portfolios, es geht nicht von Sigma zu Sigma, sondern knackt periodisch... und dann berechnet man neu und es knackt wieder

Wenn es keinen globalen Determinismus wie zwischen einigen Indizes/Aktien gibt, dann ist der Handel mit einem Portfolio wie der Handel mit einem Symbol, nur mit zusätzlichen Kosten.


Genau richtig, aber Sie haben den Vorteil, dass Sie das Portfolio so einstellen können, dass Ihre Analyse stündlich durchgeführt werden kann, ohne dass Sie darauf warten müssen, dass eine solche Form bei einem Paar auftritt. Lassen Sie es mich anders ausdrücken: Ich analysiere zum Beispiel nur 10 Balken aus der Vergangenheit, um einen Balken in der Zukunft vorherzusagen, und ein neuronales Netz wird Hunderte von Mustern aus diesen 10 Balken finden, aber ich schlage vor, ein neuronales Netz auf ein Muster zu trainieren und weiterzuleiten

Grund der Beschwerde: