Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 284
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La mitad de una rama que arroja luz: los predictores no tienen poder de predicción y son ruido para la variable objetivo. Por lo tanto, el modelo se reentrena y el modelo reentrenado no tiene NADA que ver con su uso futuro. EL RUIDO ES EL MISMO, EN UNA APLICACIÓN HAY UN RESULTADO Y EN OTRA HAY OTRO.
Y Bueno, estabas hablando del clasificador. Y qué. En general, para predecirlo, necesitamos construir el indicador de los cambios de precio para 10 barras. Retrocede una barra. Esta será la función de destino. Basta con entrenar la red para que el error entre la salida de la red y la función objetivo sea mínimo, es decir, la red debe reaccionar a los datos de entrada como una pista de persentencia10%. Lo que me ha gustado de NS es que trabajas con todo el indicador a la vez y puedes hacer infinidad de anexos de un indicador a otro. Tengo una idea. El asunto es que allí hay una red de clasificación muy interesante. ¿Qué tal si entrenamos varias de estas cuadrículas en NS en un área determinada, y luego cargamos estos valores en el optimizador de Reshetov y vemos si somos capaces de aumentar el nivel de generalización? Porque aquí entiendo que obtenemos el aprendizaje profundo, cuando la entrada a la red no es la entrada en sí, sino el resultado de la red sobre esas entradas. ¿Entiendo bien el concepto de aprendizaje profundo?
Cuando primero se entrena una red con datos de entrada, luego el resultado de varias redes entrenadas con los mismos datos se introduce en la entrada de otra red, con lo que se consigue un mejor nivel de generalización. ¿Es esto cierto, chicos????
Vladimir, por favor, echa un vistazo a mi post sobre Twitter, unas páginas antes escribí..... Tal vez puedas ayudarme con ello
Y Bueno, estabas hablando del clasificador. Y qué. En general, para predecirlo, necesitamos construir el indicador de los cambios de precio para 10 barras. Retrocede una barra. Esta será la función de destino. Basta con entrenar la red para que el error entre la salida de la red y la función objetivo sea mínimo, es decir, la red debe reaccionar a los datos de entrada como una pista de persentencia10%. Lo que me ha gustado de NS es que trabajas con todo el indicador a la vez y puedes hacer infinidad de anexos de un indicador a otro. Tengo una idea. El asunto es que allí hay una red de clasificación muy interesante. ¿Qué tal si entrenamos varias de estas cuadrículas en NS en alguna zona determinada, y luego cargamos estos valores en el optimizador de Reshetov y vemos si somos capaces de aumentar el nivel de generalización? Porque aquí entiendo que obtenemos el aprendizaje profundo, cuando la entrada a la red no es la entrada en sí, sino el resultado de la red sobre esas entradas. ¿Entiendo bien el concepto de aprendizaje profundo?
Cuando primero se entrena una red sobre los datos de entrada, luego el resultado de varias redes entrenadas sobre los mismos datos se introduce en la entrada de otra red, obteniendo así un mejor nivel de generalización. ¿Es esto cierto, Guys????
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No, no lo es. Lo que describes es NN apilado. Y el aprendizaje profundo es algo totalmente distinto...
Buena suerte
Vladimir, por favor mira mi post sobre Twitter, unas páginas antes escribí..... Tal vez puedas ayudarme con eso
Entonces, ¿podría explicar en dos palabras lo que es, al menos aproximadamente... ?????
He leído tu post, no puedo ayudar, ya que no he tratado con datos de texto. He visto muchos ejemplos. Si encuentro el enlace, te lo envío.
El problema es que no puedo ejecutar el paquete por mi cuenta, no puedo conectarme con Tweeter, y aún más fácil no puedo establecer una conexión, al menos se da el ejemplo de cómo hacerlo, pero hay un problema con el código pin, simplemente no puedo entender donde se debe introducir
Vladimir, por favor mira mi post sobre Twitter, unas páginas antes escribí..... Tal vez puedas ayudarme con eso.
Echa un vistazo a https://github.com/maxbbraun/trump2cash
PS Es una tarea muy grande, con muchas trampas, hacer un análisis legible por máquina de los feeds de noticias por ti mismo. Recomiendo a https://www.accern.com/ que lo pruebe, yo lo uso, muy satisfecho.
scale() no es adecuado, con su complicada normalización hace constantemente diferentes rangos...
Gracias a todos los que intentaron ayudar
Necesitaba asignar un rango a mí mismo. Como lo hice antes, lo busqué. He dado mal el enlace. Hay un paquete de escalas (no una función), está lleno de todo tipo de escalas. Para ti, la reventa me parece apropiada. Por ejemplo.
Muestra en el rango especificado. Y un montón de otras funciones similares en el paquete especificado
¿Hablas de aprendizaje profundo o de stackedNN?