Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2023

 
Maxim Dmitrievsky:

Englisch... es ist ein geschlossener Zugang auf dem Medium, man braucht ein bezahltes Abonnement.

Ich mache gerade einen anderen Bot... der hier ist gerade in der Testphase...

mit lstm oder gru und etwas Unterstützung... dann mit neuen NS-Architekturen für Zeitreihen weiterarbeiten

Max, mach langsam, benutze deinen Kopf...

1) Der Algorithmus funktioniert nur aufgrund der komplizierten Schichten des Typs,

2) Er ist offensichtlich ein Mann mit einer besonderen Ausbildung, und er ist nicht dumm.

3) Er kennt seinen Code aus dem Jahr 2020, was bedeutet, dass er mit Sicherheit weiß, dass er lstm und gru berührt hat , sie aber nicht anwendet und seinen eigenen Code geschrieben hat.

Es ist so naiv zu glauben, dass man zwei Handbücher liest und die Welt umdreht. Jeder Algorithmus hat sein eigenes Problem und seine eigene Anwendung!

Ich würde Ihnen also empfehlen, langsamer und logischer zu denken, um besser zu verstehen, warum es funktioniert, anstatt trendigen Algorithmusnamen hinterherzulaufen.

 
mytarmailS:

Max, mach mal langsam, benutze deinen Kopf...

1) Der Algorithmus funktioniert nur aufgrund der komplizierten Schichten des Typs,

2) Er ist offensichtlich ein besonders gebildeter Mann, und er ist nicht dumm.

3) Er kennt seinen Code aus dem Jahr 2020, was bedeutet, dass er mit Sicherheit weiß, dass er lstm und gru berührt hat , sie aber nicht anwendet und seinen eigenen Code geschrieben hat.

Es ist so naiv zu glauben, dass man zwei Handbücher liest und die Welt umkrempelt. Jeder Algorithmus hat sein eigenes Problem und seine eigene Anwendung!

Ich würde Ihnen also empfehlen, langsamer und logischer zu denken, besser zu verstehen, warum es funktioniert, und nicht trendigen Algorithmusnamen nachzujagen.

Sie verwenden sehr alte Modelle, wie ich bereits schrieb. Nichts besonders Cooles. Ich denke, dass solche Labore jetzt von Studenten geschrieben werden.

kein langer Speicher, das Modell selbst ist langsam

ein tiefes Q-Learning wird genauso gut funktionieren

Sie wissen nicht, was vor sich geht.) Ich habe nicht 2 Handbücher gelesen, sondern mehrere Bücher über NS und Verstärkung. Ich benutze einfach keine Netze.

 
Maxim Dmitrievsky:

Sie verwenden sehr alte Modelle, wie ich bereits geschrieben habe. Daran ist nichts Supercooles. Ich denke, das ist die Art von Labor, die Schüler heutzutage schreiben.

kein langer Speicher, das Modell selbst ist langsam

Ja, die Modelle sind alt, aber er verwendet das Modell nicht so, wie es ist, sondern er macht aus jedem Modell ein Neuron und aus dem Neuron eine Schicht...

Und das alte Modell wurde unverändert verwendet, das Modell ist alt, aber es ist nur ein Neuron in der neuen Architektur.


Was den Speicher betrifft, so hat er nur einen langen Speicher mit einem Rauschfilter implementiert. Wo er "Kaffee kochen" geschrieben hat. Ich selbst arbeite gerade an einem ähnlichen Problem ..... Ich bezweifle, dass moderne "Pop"-Architekturen das leisten können, sie haben andere Aufgaben...

Aber probieren Sie es aus und hoffen Sie, dass ich mich irre, denn wenn ja, ist es viel einfacher, und jeder wird davon profitieren.

 
mytarmailS:

Ja, die Modelle sind alt, aber es verwendet das Modell nicht so, wie es ist, sondern macht jedes Modell zu einem Neuron und das Neuron zu Schichten...

Und das alte Modell wurde unverändert verwendet, das Modell ist alt, aber es ist nur ein Neuron in der neuen Architektur.


Was den Speicher betrifft, so hat er gerade einen langen Speicher mit einem Rauschfilter implementiert. Wo er "Kaffee kochen" geschrieben hat. Ich selbst arbeite gerade an einem ähnlichen Problem ..... Ich bezweifle, dass moderne "Pop"-Architekturen das leisten können, sie haben andere Aufgaben...

Aber probieren Sie es aus. Hoffen wir, dass ich mich irre, denn wenn ja, ist es viel einfacher, und alle werden davon nur profitieren.

Ich gebe Ihnen ein Lehrbuchbeispiel aus rl-Büchern, über Markov-Ketten :D Die Grundlagen.

Lesen Sie über Probleme mit rekurrenten Vanille-Netzen und wie sie in lstm gelöst werden. Vanillen sind nicht zu einem langen Gedächtnis fähig, also streiten Sie nicht.

 
Maxim Dmitrievsky:

Das "Kaffeekochen" ist ein Lehrbuchbeispiel aus den rl-Büchern, über Markov-Ketten :D Grundlagen.

Lesen Sie über Probleme mit rekurrenten Vanille-Netzen und wie sie in lstm usw. gelöst werden. Vanillas haben kein Langzeitgedächtnis, also streiten Sie nicht.

ok, nicht schon wieder))

Am besten ist es, gru zu verwenden, und die Ergebnisse werden sich zeigen.

 
mytarmailS:

ok, nicht mehr))

Tun Sie es in gru , und Sie werden das Ergebnis zeigen.

Niemand sagt, dass die Architektur mohnfarben sein wird. Nur fortschrittlichere Ziegelsteine

 
Maxim Dmitrievsky:

vorgefertigt, meist in Python.

Können Sie mir einen Link geben?)
 
Aleksandr Alekseevich:
Können Sie den Link löschen))?

https://pytorch.org/

PyTorch
PyTorch
  • pytorch.org
Select your preferences and run the install command. Stable represents the most currently tested and supported version of PyTorch. This should be suitable for many users. Preview is available if you want the latest, not fully tested and supported, 1.7 builds that are generated nightly. Please ensure that...
 

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