Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3085
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He intentado entrenar EAs de este ciclo utilizando métodos genéticos y evolutivos (artículos 30 y 31). El autor tiene 1000 épocas en los parámetros. La población es de 50 individuos por epoch, según tengo entendido. El mejor resultado se muestra en el registro durante el entrenamiento. Así que para 200 epochs este mejor resultado no ha cambiado en relación con el inicial. También he puesto la población de 100 individuos y entrenado unas 150 epochs. El efecto es el mismo. Así que abandoné este método y pasé a otros más nuevos.
¿Y los nuevos no están bien entrenados? ) sinceramente, no quiero leer 30+ articulos sin backtests normales.
¿qué es esto? del último artículo :)
¿Los nuevos no están bien formados? ) sinceramente, no tengo ganas de leer más de 30 artículos donde no hay backtests normales
¿qué es esto? del último artículo :)
En este artículo (y en el anterior) el autor ha implementado un algoritmo de un ensemble de modelos (10 agentes + 1 crítico + 1 programador). Primero recoge una base de datos de ejemplos (primero por neuronas aleatorias, luego se usan las entrenadas) y luego otro asesor entrena el modelo sobre esta base de datos. Según el autor, el "programador" debería utilizar todos los agentes por igual. Pero en mi caso utiliza o un agente (y no hace nada con él) o dos (sólo abre una operación y espera a que se agote el tiempo de prueba o se equilibre).
No entiendo cómo hacer que utilice todos los agentes. En general, el autor en el artículo (42) escribe que él también tenía ese problema con la variante de (41) pero en (42) lo corrigió y ahora utiliza todos los agentes. .... Bueno, no puedo forzar al modelo a usar todos los agentes. Sin embargo, durante todos los experimentos un par de veces el modelo utilizó accidentalmente 3 o 4 agentes y realmente fue capaz de cerrar operaciones y hacer una especie de comercio.
PS: Le pedí al autor bajo el artículo en el comentario para explicar y escribir en detalle en cifras cómo entrenó el modelo. ¿Cuántos ejemplos recogió en la base de datos? ¿Cuántas pasadas de entrenamiento hizo? Por lo menos algunos datos específicos sobre lo que centrarse en..... Pero por alguna razón el autor ignora la pregunta. Aunque, ¿qué sentido tiene escribir toda una serie de artículos si es imposible utilizar nada de ellos? ¿Si piensa que es autopromoción? Pero el autor no vende nada, entonces ¿para qué necesita publicidad....
En este artículo (y en el anterior) el autor ha implementado un algoritmo de una especie de conjunto de modelos (10 agentes + 1 crítico + 1 programador). Primero recoge una base de datos de ejemplos (primero por neuronas aleatorias, luego se usan las entrenadas) y luego otro asesor entrena el modelo sobre esta base de datos. Según el autor, el "programador" debería utilizar todos los agentes por igual. Pero en realidad utiliza un agente (y no hace nada con ellos) o dos (sólo abre una operación y espera a que se agote el tiempo de prueba o se equilibre).
No entiendo cómo hacer que utilice todos los agentes. En general, el autor en el artículo (42) escribe que él también tenía ese problema con la variante de (41), pero en (42) lo arregló y ahora usa todos los agentes. .... Bueno, no puedo forzar al modelo a usar todos los agentes. Sin embargo, durante todos los experimentos, un par de veces el modelo utilizó accidentalmente 3 o 4 agentes y realmente fue capaz de cerrar operaciones y hacer una especie de comercio.
PS: Le pedí al autor bajo el artículo en el comentario para explicar y escribir en detalle en cifras cómo entrenó el modelo. ¿Cuántos ejemplos recogió en la base de datos? ¿Cuántas pasadas de entrenamiento hizo? Por lo menos algunos datos específicos sobre lo que centrarse en..... Pero por alguna razón el autor ignora la pregunta. Aunque, ¿qué sentido tiene escribir toda una serie de artículos si es imposible utilizar nada de ellos? ¿Si piensa que es autopromoción? Pero el autor no vende nada, entonces ¿por qué necesita publicidad....
Quizás el autor está tan pagado de sí mismo (ya que el trabajo realizado es realmente colosal) que ya no responde a las preguntas de los simples mortales :).
Desgraciadamente, no tengo oportunidad de comprobar todo esto, ya que estoy interesado en otras cosas.
Sólo he expresado mi experiencia de uso de RL: los resultados sobre datos nuevos fueron mediocres, esto se debe a que estos algoritmos no tienen en cuenta todo tipo de desplazamientos y derivas y no está muy claro cómo incorporar dicha información allí.
Quizás haya alguna solución entre los artículos, no lo he investigado.
Amigos, ¡hola!
Hay una batalla, bienvenidos, ¡¡¡hagan ruido!!!
...
¡Hola JeeCi! ¡Que tengas un buen día!
Te invito al campeonato, participa y diviértete).
Amigos, ¡hola!
Hay una batalla, bienvenidos, ¡¡¡hagan ruido!!!
aquí es una opción perdedora desde el principio, porque usted tiene un montón de ellos en la manga, y hacemos la clasificación binaria de la manera antigua :)
y no todas las funciones se pueden alimentar sin dolor a una red neuronal.