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El experimento es bueno, pero ¿cómo utilizar sus resultados en la MT? ¿Puedo descargar el modelo y ponerlo en el indicador para ver cómo funciona en la zona fuera de la muestra????
Pero la versión gratuita tiene un límite de 1000 transacciones al mes, es decir, no puedo usarla en el probador porque habrá más de 1000 transacciones en el probador. Por eso hay un pequeño inconveniente, sólo estaba tratando con él
Estimar rápidamente el modelo y comprobar los predictores - sí, usar este modelo en el probador para tiempo real - sí, usar el modelo en el probador de estrategias con retroalimentación - caro, 30 rublos por 1000 llamadas al servidor, por ejemplo para 5 minutos en el probador serán 8000 llamadas, es decir, 240 rublos por una ejecución en el probador durante un mes para 5 minutos
¿El conjunto fue preparado originalmente para el clasificador de Reshetov? Por cierto, habría que reescribirlo en mql5 para OpenCl, así sería rápido de calcular, es una pasada
¿Puede la RNN digerir tantos datos? Hay ejemplos listos para 3-4 entradas, se pueden ampliar a 5-10. Y será poco realista calcular algo más, porque el número de parámetros a optimizar = 2N
Siendo realistas, necesitamos reescribirlo en la gpu, ¿puedes hacerlo?
Siendo realistas, tenemos que reescribirlo en la gpu, ¿puedes hacerlo?
no
Lo reescribiré la semana que viene).
Lo reescribiré la semana que viene)
¿Y cómo lo optimizará? ¿Su propio contador y su propio algoritmo genético? ¿Sin utilizar un optimizador de pruebas?
A través del optimizador estándar, pero NS será entrenado en gbu, tiene otra versión en java, necesito reescribirlo en mql5
https://sites.google.com/site/libvmr/home/theory/method-brown-robinson-resetov
A través de un optimizador interno, pero el NS será entrenado en gbu
¿Cómo va a seleccionar los coeficientes? Para 10 entradas necesitas 1024 coeficientes, es irreal. Y la dimensionalidad es demasiado pequeña para las tareas reales.
Lee el enlace, no tienes que seleccionar los coeficientes en el optimizador en esta versión.
la máquina nuclear aumenta la dimensionalidad, es un sistema complicado allí
Así que, en primer lugar, el modelo se entrena en la tarjeta de vídeo, se guardan los valores k y el optimizador sólo elige paradas y cosas
¿Cómo se seleccionan los coeficientes? Para 10 entradas necesitarías 1024 coeficientes, no es realista. Y la dimensionalidad es demasiado pequeña para las tareas reales.
Se trata de la RNN de Reshetov, un modelo probabilístico.
Y luego está jPredictor, que utiliza Mikhail. La neurona de Reshetov, tiene muchas entradas y algún tipo de entrenamiento en lugar del descenso de gradiente.