Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 390
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Experiment ist gut, aber wie kann man seine Ergebnisse in MT verwenden? Kann ich das Modell entladen und in den Indikator einsetzen, um zu sehen, wie es im Bereich außerhalb der Probe funktioniert????
Aber die kostenlose Version hat ein Limit von 1000 Transaktionen pro Monat, d.h. ich kann sie nicht in der Testversion verwenden, weil es mehr als 1000 Transaktionen in der Testversion geben wird. Deshalb gibt es ein kleines Problem, mit dem ich mich gerade beschäftigt habe.
Schnelles Schätzen des Modells und Überprüfen der Prädiktoren - ja, Verwendung des Modells in Echtzeit - ja, Verwendung des Modells im Strategietester mit Aufruf durch die Anforderer - teuer, 30 Rubel für 1000 Anrufe an den Server, z.B. für 5 Minuten im Tester werden es 8000 Anrufe sein, d.h. 240 Rubel für einen Lauf im Tester für einen Monat für 5 Minuten
Wurde der Satz ursprünglich für den Klassifikator von Reschetow vorbereitet? Übrigens sollte es für OpenCl in mql5 umgeschrieben werden, dann ist es schnell zu berechnen, das ist eine coole Sache
Kann RNN so viele Daten verdauen? Es gibt vorgefertigte Beispiele für 3-4 Eingaben, sie können auf 5-10 erweitert werden. Und es ist unrealistisch, mehr zu berechnen, da die Anzahl der zu optimierenden Parameter = 2N
Realistisch gesehen, müssen wir es auf der GPU neu schreiben, können Sie es tun?
Realistisch gesehen, müssen wir es auf der GPU neu schreiben, können Sie das tun?
keine
Ich schreibe ihn nächste Woche um.)
Ich schreibe es nächste Woche neu)
Und wie werden Sie es optimieren? Ihr eigener Zähler und Ihr eigener genetischer Algorithmus? Ohne einen Optimierer zu verwenden?
Durch die Standard-Optimierer, aber NS wird auf gbu trainiert werden, hat es eine andere Version in Java, muss ich es auf mql5 neu zu schreiben
https://sites.google.com/site/libvmr/home/theory/method-brown-robinson-resetov
Durch einen internen Optimierer, aber der NS wird auf gbu trainiert
Wie werden Sie die Koeffizienten auswählen? Für 10 Eingänge braucht man 1024 Koeffizienten, das ist unrealistisch. Und die Dimensionalität ist für reale Aufgaben zu gering.
Lesen Sie den Link, Sie müssen in dieser Version keine Koeffizienten im Optimierer auswählen.
die Nuklearmaschine erhöht die Dimensionalität, es ist ein kompliziertes System
Zunächst wird also das Modell auf der Grafikkarte trainiert, die k-Werte werden gespeichert und der Optimierer wählt einfach Stopps und so weiter
Wie wählt man Koeffizienten aus? Für 10 Eingänge würden Sie 1024 Koeffizienten benötigen, das ist unrealistisch. Und die Dimensionalität ist für reale Aufgaben zu gering.
Dies ist in Reshetovs RNN, einem probabilistischen Modell, der Fall.
Und dann ist da noch jPredictor, das Mikhail verwendet. Reshetovs Neuron hat viele Eingänge und eine Art von Training anstelle des Gradientenabstiegs.