Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Verbesserung des Wirkungsgrads der Transformer durch Verringerung der Schärfe (letzter Teil)"

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Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Verbesserung des Wirkungsgrads der Transformer durch Verringerung der Schärfe (letzter Teil) :

SAMformer bietet eine Lösung für die wichtigsten Nachteile von Transformer-Modellen in der langfristigen Zeitreihenprognose, wie z. B. die Komplexität des Trainings und die schlechte Generalisierung auf kleinen Datensätzen. Die flache Architektur und die auf Schärfe ausgerichtete Optimierung helfen, suboptimale lokale Minima zu vermeiden. In diesem Artikel werden wir die Umsetzung von Ansätzen mit MQL5 fortsetzen und ihren praktischen Wert bewerten.

Das Training für alle drei Modelle wurde gleichzeitig durchgeführt. Die Ergebnisse des Tests der trainierten Politik des Akteurs werden im Folgenden vorgestellt. Die Tests wurden mit echten historischen Daten für Januar 2024 durchgeführt, wobei alle anderen Trainingsparameter unverändert blieben.

Bevor ich auf die Ergebnisse eingehe, möchte ich einige Punkte zur Modellausbildung erwähnen. Erstens glättet die SAM-Optimierung von Natur aus die Verlustlandschaft. Dies wiederum ermöglicht es uns, höhere Lernraten zu berücksichtigen. Während wir in früheren Arbeiten hauptsächlich eine Lernrate von 3,0e-04 verwendet haben, haben wir sie in diesem Fall auf 1,0e-03 erhöht.

Zweitens wurde durch die Verwendung nur einer einzigen Aufmerksamkeitsschicht die Gesamtzahl der trainierbaren Parameter reduziert, was dazu beitrug, den Rechenaufwand zu kompensieren, der durch den zusätzlichen Vorwärtsdurchlauf, der für die SAM-Optimierung erforderlich ist, entsteht.


Autor: Dmitriy Gizlyk

 

Ein Gesamtgewinn von 0,35 % pro Monat? Wäre es nicht rentabler, das Geld einfach auf die Bank zu bringen?

 
dsplab #:

Ein Gesamtgewinn von 0,35 % pro Monat? Wäre es nicht rentabler, das Geld einfach auf die Bank zu bringen?

Jährliche Einnahmen der russischen Banken in Dollar. Teilen Sie durch 12 und vergleichen Sie.

 
Dmitriy Gizlyk #:

Jahreseinkommen der russischen Banken in Dolar. Teilen Sie durch 12 und vergleichen Sie.

In Yuan 6, in Yuan-Anleihen mehr als 10.

 
Evgeny Belyaev #:

In Renminbi 6, in Renminbi-Anleihen mehr als 10.

Aber die Ergebnisse der Prüfung auf EURUSD und das Ergebnis in USD sind in dem Artikel angegeben. Zur gleichen Zeit, die Last auf die Kaution ist 1-2%. Und niemand schrieb, dass es ein Gral ist.

 
Dmitriy Gizlyk #:

Aber der Artikel gibt die Ergebnisse der Prüfung auf EURUSD und das Ergebnis in USD. Zur gleichen Zeit, die Last auf die Kaution ist 1-2%. Und niemand schrieb, dass es ein Gral ist.

ok. cap in quid in Banken geben 5%.

 
Toller Artikel, vielen Dank.
 
dsplab #:

Ein Gesamtgewinn von 0,35 % pro Monat? Wäre es nicht rentabler, das Geld einfach auf die Bank zu bringen?

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