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Das 2. Buch von Lopez De Prado ist erschienen, das erste hat mir gefallen. Die zweite verspricht nicht weniger interessant zu werden
Wie haben Sie das geschafft?
Was ist die Ausgangsdimension?
Bei der Vorhersage des Netzes entnehme ich die Zustände der Gewichte in den Schichten, die Schichten als Matrizen, mache einen Datensatz aus den Matrizen und schicke ihn an "youmap". Die Ausgabe erfolgt in 2 Dimensionen.
Netzwerke aus dem "neuralnet"-PaketWenn ich ein Netz prognostiziere, ziehe ich die Zustände der Gewichte in den Schichten, die Schichten als Matrizen, aus den Matrizen mache ich einen Datensatz und eine "youmap". Die Ausgabe erfolgt in 2 Dimensionen.
Netzwerke aus dem "neuralnet"-PaketIch verstehe. Worum geht es dabei?
Es ist sinnvoll, die Trainingsdaten in Teile aufzuteilen und beim Training jeder Schicht des neuronalen Netzes nicht-überschneidende Teile zu verwenden. (Idee von Winwector) Ich habe es nicht ausprobiert, aber sie behaupten, es sei nützlich.
Viel Glück!
Ich verstehe. Worum geht es dabei?
Es ist sinnvoll, die Trainingsdaten in Teile aufzuteilen und die sich nicht überschneidenden Teile für das Training jeder Schicht des neuronalen Netzes zu verwenden. (Idee von Winwector) Ich habe es nicht ausprobiert, aber sie behaupten, es sei nützlich.
Viel Glück!
Meine Idee war die folgende
1) Trainieren Sie das neuronale Netz für einige Aktionen, z. B. "Tschüss" oder "Sitz".
2) das Netzwerk auf neue Daten wird eine Menge Fehler machen
3) Ich wollte Muster in den Schichten des Netzwerks clustern, um zu sehen, ob ich falsche Entscheidungen des Netzwerks von richtigen unterscheiden kann, indem ich Muster betrachte, die im Netzwerk während der Signalverarbeitung auftreten...
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Vladimir, wissen Sie, ob es ein Paket in R-ka gibt, mit dem ich mit den Grafiken interagieren kann, z. B. kann ich einen Bereich in einem Diagramm mit der Maus auswählen und die Parameter des ausgewählten Bereichs im Code abrufen
Dies ist ein kleines reales Konto auf BitMEX.
Der Bot tritt auf öffentliche neuronale Signale hin ein und schließt sich selbst, vollautomatisch.
Maximale Pose von nicht mehr als 30% des Depots.
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Jetzt die erste einfachste Version, keine Stopps, warten, wenn es ausverkauft ist ))
Ein neuronales Netz lernt, auf dem realen Markt zu handeln.
Dies ist ein kleines reales Konto auf BitMEX.
Der Bot tritt auf öffentliche Neuronensignale hin ein und schließt sich von selbst, vollautomatisch.
Maximale Pose nicht mehr als 30% des Depos.
***
Jetzt ist die ursprüngliche Version die einfachste, keine Stopps, warten, wenn es ausverkauft ist))
und wo ist der Link zur Kontoüberwachung hin???
Offenbar entfernt der Bot die Links. Nach der Geschwindigkeit zu urteilen.
Offenbar entfernt der Bot die Links. Nach der Geschwindigkeit zu urteilen.
Ich weiß, wer dieser Bot ist))
Neue Catbust-Funktionen
Die Unsicherheitsvorhersage ist interessant, ähnlich wie beim aktiven Lernen, über das ich einen Artikel geschrieben habe.