Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 889
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Cuando se entrena, obtiene pesos y compensaciones para las neuronas, y de acuerdo con ellos calcula la salida en los nuevos datos.
Así que consiguió los pesos simplemente por estadística. De lo contrario, no puede distribuir los pesos sin saber lo que había en la última barra. O las redes son más primitivas de lo que pensaba...
Así que consiguió los pesos simplemente por estadística. De lo contrario, no puede distribuir los pesos sin saber lo que había en la última barra. O la red es más primitiva de lo que pensaba...
Ciertamente, por estadística, al igual que los bosques, al igual que sus matrices.
Es decir, entonces no tiene sentido en qué cronología presentar la información para su análisis.
Es decir, entonces no tiene sentido en qué cronología debe analizarse la información.
Casi ninguno, sólo por las bajas de las cerraduras o la recurrencia.
pero salen de los bajos por sí mismos normalmente, si es necesario puede volver a entrenarlos varias veces y compararlos¿Cómo se selecciona el mejor árbol de un bosque aleatorio o se crea un árbol medio?
¿Estoy en lo cierto al suponer que cuantas menos reglas tenga un árbol, más estable será el modelo?
Entonces, ¿qué proporción se considera normal? Tengo 403933 líneas para entrenar, formadas 69779 reglas, por lo que resulta que por cada 5,79 líneas 1 regla, lo que me parece demasiado, ¿o es normal? Si te fijas en la fiabilidad, la proporción cambia hacia arriba, lo que significa que la distribución no es uniforme, pero cómo se ve lo que hay...
Aquí está el primer sujeto de prueba listo - entrenamiento 2015-2016, y a partir de 2017 el comercio puro en las reglas de los árboles seleccionados - no perdió - ya es bueno?
Contra el comercio sin NS - formación (ugh - ajuste y optimización) 2016-2017
Todavía no entiendo cuál es la mejor manera de hacerlo - terminé seleccionando reglas y convirtiéndolas en código - un trabajo manual muy minucioso... necesitan algún tipo de automatización del proceso.
Y esto es 2017-2018 mediante reglas de árbol para la entrada, pero con filtros aún no integrados en el conjunto de datos de entrenamiento
Necesitamos algún tipo de automatización del proceso.
¡Lo tengo! ¡El programa ha agrupado filas con diferentes datos de entrada por reglas (y he dicho que se pueden descargar los resultados como un archivo, pero hay algunos conjuntos de variables a cada fila, las estadísticas y el número de la regla), y ahora tenemos que encontrar qué variables en estas filas son las mismas - esta será la regla!
Dormiré, y pensaré cómo organizarlo mejor - cualquier idea - ¡escribe!
¡Lo tengo! El programa ha agrupado las filas con diferentes datos de entrada por regla (y ya te dije que puedes descargar los resultados como un archivo, pero hay algunos conjuntos de variables a cada fila, estadísticas y número de regla), y ahora necesitas encontrar qué variables en estas filas son las mismas - ¡esa será la regla!
Lo consultaré con la almohada y pensaré en cómo organizarlo mejor.
Ya lo tienes funcionando sin árbol ) prueba a añadir el optimizador de mi artículo sobre el bosque, quizás los resultados mejoren
El código está disponible si lo necesitas.