Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 869
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Ich habe 2 VS in der Praxis gelernt, und das ist die einzige Art, wie ich sie verwende. Wenn ich 3 Klassen verwende (kaufen, warten, verkaufen), dann tritt die mittlere Klasse sehr schnell auf, besonders wenn das Ausgangsneuron sigmoid oder tangential ist.
Aber wenn Regression... Im Idealfall wird 1 Ausgangsneuron benötigt.
Jede NS ist 2 Klassen - lang/0, die zweite NS ist kurz/0.
Vorsichtshalber wiederhole ich eines der NS-Trainingsergebnisse - dies ist noch ein Test vom 09.17. Dabei kommt so etwas wie das hier heraus.
Sagen wir, mehr als 0,5 - lang, weniger - 0, wir hören auf.
Nein, ich verwende bisher nur Scaffolding (ein Ensemble aus einer beliebigen Anzahl von Modellen für verschiedene Merkmale), das Ergebnis ist durchschnittlich
sehr schnell alles funktioniert
Ist der Baum also ein Analogon der TF? Irgendetwas sagt mir, dass es nicht so ist.
Ich habe keine Ahnung... bin Bacardi trinken gegangen )) werde später darüber nachdenken
Ich habe vor, NS auszuprobieren, sogar nur logistische Regression, solange es schnell ist, weil es eine Multi-Agenten-Umgebung ist und viele Modelle auf einmal trainiert werden... aber ich passe RL an meine Probleme an
Ich möchte auch sehr gerne Clustering verwenden und habe mir überlegt, wie, aber alglib erlaubt es nicht, die Schwerpunktzugehörigkeit bei neuen Daten zu erhalten, ich werde eine andere Lib irgendwo nehmen müssenDer NS-Eingang ist eine normalisierte Zeitreihe. Nehmen wir an, dass die NS-Struktur -15-20-15-10-5-1 bereits gut funktioniert.
Um die Long- und Short-Positionen zu bestimmen, benötigt man 2 NS.
Ich wünschte, ich könnte einen Algorithmus zur Berechnung der Netzstruktur finden, der sowohl ausreichend als auch redundant wäre.
Ich weiß es nicht. In der klassischen Literatur nur durch Intuition oder Auswahl.
Ich habe es etwa nach dem 3. oder 4. Mal geschafft. Man fängt an, sie als Ergebnis des Lernens zu spüren).
Ich habe keine Ahnung... bin Bacardi trinken gegangen )) Ich werde später darüber nachdenken
Ich werde NS ausprobieren, sogar nur logistische Regression, solange es schnell geht, denn es ist eine Multi-Agenten-Umgebung, viele Modelle werden auf einmal trainiert... aber ich passe RL an meine Probleme an
Ich möchte wirklich Clustering verwenden, und ich habe herausgefunden, wie, aber alglib erlaubt es nicht, Zentroid-Mitgliedschaft auf neue Daten zu erhalten, muss ich eine andere Bibliothek irgendwo bekommenZeit zu gehen, um R, versuchte ich es auf alglib NS - Dutzende Male langsamer zählt das gleiche Netzwerk wie auf R (wie ein Tag gegen 30-60 Minuten). Außerdem gibt es in alglib maximal 2 versteckte Schichten, und nach Ihren Beobachtungen brauchen Sie 3 aufeinanderfolgende Konvertierungen, d.h. 3 Schichten.
Außerdem gibt es in alglib maximal 2 versteckte Schichten, und nach Ihren Beobachtungen brauchen Sie 3 aufeinanderfolgende Konvertierungen, d.h. 3 Schichten.
3 Schichten sind gar nichts.(
Übrigens habe ich meine NS-Struktur ein wenig falsch verstanden.
Es war15-20-15-10-5-1
Es sollte 15-15-20-15-10-5-1 lauten. Die erste Ziffer - die Anzahl der Eingänge.
3 Schichten sind gar nichts.(
Übrigens habe ich meine NS-Struktur ein wenig falsch verstanden.
Es war15-20-15-10-5-1
Es sollte 15-15-20-15-10-5-1 lauten. Die erste Zahl - Anzahl der Eingänge.
Insgesamt 1030 Waagen sind nicht wenig. Und wie viele Eingabedaten (Zeilen)?
Insgesamt 1030 Waagen sind nicht wenig. Und wie viele Eingänge (Leitungen) gibt es?
Wie bitte? Wie meinen Sie das? Der NS hat 15 Eingänge - die 1. Stelle der NS-Struktur. Die Eingabe ist direkt normalisiert BP - 15 zählt.
Wie bitte? Wie meinen Sie das? NS hat 15 Eingänge - 1. Stelle der NS-Struktur.
Zum Beispiel 10000 Zeilen mit 15 Eingängen