Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 923

 
Aleksey Vyazmikin:

Ahora quería ver sus datos para el entrenamiento del modelo, para practicar la búsqueda de los parámetros del árbol. Pero no pude encontrar los archivos, se perdieron en unas veinte páginas. ¿Publicarlas aquí de nuevo, por favor?

 
Dr. Trader:

Ahora quería ver sus datos para el entrenamiento del modelo, para practicar la búsqueda de los parámetros del árbol. Pero no pude encontrar los archivos, se perdieron en unas veinte páginas. ¿Podría adjuntarlos aquí de nuevo, por favor?

Por supuesto que se puede, pero tengo que hacerlo por partes (fallos del servidor), Filter set - detectar donde no se permite comprar/vender, MaloVhodov set - entradas de tendencia para un beneficio decente, MnogoVhodov set - todas las entradas excepto las de pérdida.

No he podido enseñar al árbol a trabajar fuera de la muestra. De los predictores que afectaron con seguridad al conjunto MaloVhodov - objetivo -1 destaqué los siguientes:

arr_iDelta_H4

arr_iDelta_D1

arr_iDelta_MN1

arr_TimeH

arr_Den_Nedeli

arr_iDelta_Max_D1

arr_iDelta_Min_D1

arr_Regresor

arr_LastBarPeresekD_Down

arr_LastBarPeresekD_Up_M15

arr_LastBarPeresekD_Down_M15

arr_DonProc_M15

Archivos adjuntos:
Filter.zip  3502 kb
 
continuación ya está fijada - MaloVhodov
Archivos adjuntos:
MaloVhodov.zip  3471 kb
 
continuación ahora establecida - MnogoVhodov
Archivos adjuntos:
MnogoVhodov.zip  3500 kb
 

1.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-i-q-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287

2.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9

Puede ser útil para el artículo de Vladimir. Para las tareas continuas todo lo anterior a DDPG es irrelevante ya que existen métodos tabulares para un número limitado de estados/transiciones

Introduction to Various Reinforcement Learning Algorithms. Part I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG)
Introduction to Various Reinforcement Learning Algorithms. Part I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG)
  • 2018.01.12
  • 黃功詳 Steeve Huang
  • towardsdatascience.com
Reinforcement Learning (RL) refers to a kind of Machine Learning method in which the agent receives a delayed reward in the next time step…
 
Maxim Dmitrievsky:

1.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-i-q-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287

2.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9

Vladimir puede ser útil para el artículo. Todo lo anterior a DDPG es irrelevante para el artículo, ya que existen métodos tabulares para un número limitado de estados/transiciones

Gracias. Lo tengo en favoritos.Terminaré con los conjuntos (otro artículo) y me prepararé en RL

Buena suerte

 
Maxim Dmitrievsky:

Prueba:

Después de la formación tenemos una tabla de gráficos de este tipo: (desde el 04.01 OOS)


El agente 7, resaltado en amarillo, es el que presenta los menores errores. Dejemos a todos excepto a él y veamos:

El resultado ha mejorado.

¡Genial! ¡Ahora (¿un día o dos? ¿antes? como va...) terminaré una idea y me pondré con tu artículo!

 
Aleksey Vyazmikin:

¡Genial! ¡Ahora (¿un día o dos? ¿antes? según el caso...) terminaré una idea y me pondré con tu artículo!

Estaría bien, porque las personas con las que he hablado no han aportado ninguna idea, sólo han utilizado lo que les han dado

y el brainstorming siempre es útil

 
Dr. Trader:

Enséñale a Max a dar la vuelta a sus señales de TS :)

Porque su libra está estrictamente en el menos, mientras que el comercio por el contrario estaría en el más.

entiendo - NS es un TS de supermuestreo

Pero de todos modos, el corredor de divisas sabe de antemano dónde se comprará TS y dónde se venderá

Así que todo va según lo previsto y es inútil voltear o no voltear.

 
Renat Akhtyamov:

Sin embargo, la cotización sigue sabiendo a priori dónde se comprará y dónde se venderá la ST

¿te has enterado?
Razón de la queja: