L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 232
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Je suis d'accord, à mon avis, si une personne peut au moins juste exécuter les données et obtenir un logloss en dessous de 0.69300 (aléatoire) alors il a le droit de parler de l'IA et du MO ici, le reste n'est pas rentable.
mon résultat https://numer.ai/ai/toxic
https://numer.ai/ai/dr_tr
0.69184 c'est bon :)
Un concours intéressant, et des prix intéressants.
Je me demande également sur quel principe sont créés leurs prédicteurs. J'ai généralement des dépendances qui s'estompent avec le temps, c'est-à-dire que j'ai entraîné le modèle sur la première moitié du fichier, et je m'attendais à ce que l'erreur augmente avec le temps, comme d'habitude, sur la seconde moitié du fichier. Mais là - non, tout est si stationnaire, sans dégradation dans le temps. Bien qu'ils aient promis des données relatives au commerce. Inhabituel. Peut-être que les lignes du tableau sont mélangées de façon aléatoire.
Ce fil de discussion devient très gros et illisible. Je suggère de créer un nouveau fil de discussion "RUserGroup" pour discuter uniquement de l'application spécifique des modèles d'apprentissage automatique dans le terminal MT4/5 dans les langues qui le permettent sans problème. J'en connais deux (R, Python). Discussions à mener avec le code fourni. Les experts ayant une expérience dans d'autres langues sont également les bienvenus.
Nous pouvons commencer par un exemple de réseau convolutif dans les posts précédents.
Bonne chance
Je suis pour ! Mais ils vont chier tous les mêmes((.
J'ai une autre question : quel est le véritable avantage d'un réseau convolutif par rapport à un réseau conventionnel ? sur le marché bien sûr)
on vous a dit il y a quelques pages - vous avez une idée, vous devez la tester en 5 minutes (un jour, une semaine). et on ne sait pas si votre idée est viable ou si elle est mort-née à l'origine. quelle option choisissez-vous - utiliser un paquet tout fait, qu'un étudiant peut comprendre en 5 minutes, ou réécrire une infrastructure complète vous-même ? si vous choisissez la deuxième option, alors c'est du sadomasochisme, et les gens normaux ne vous suivent pas))
Je suis d'accord, à mon avis, si une personne peut au moins juste exécuter les données et obtenir un logloss en dessous de 0.69300 (aléatoire) alors il a le droit de parler de l'IA et du MO ici, le reste n'est pas rentable.
mon score https://numer.ai/ai/toxic
Je suis pour ! Mais ils vont quand même tout faire foirer((.
j'ai une autre question : quel est le véritable avantage d'un réseau enroulé par rapport à un réseau normal, selon vous ? sur le marché, bien sûr).
Lesréseaux convolutifs sont affinés pour classer les données représentées par des matrices. Je ne vois pas d'avantage par rapport à la profondeur et je pense qu'un modèle plus approprié est le LSTM car nos données sont des séries temporelles.
L'exemple est proposé à l'analyse, car il y a du code à commenter, et il y a quelques erreurs fondamentales qu'il serait utile à tous de connaître. Si, bien sûr, cela présente un intérêt pour l'auteur.
Bonne chance
mytarmailS :
Je suis en faveur de ça ! Mais ils vont quand même tout foutre en l'air((.
j'ai une autre question : quel est le véritable avantage d'un réseau enroulé par rapport à un réseau normal, selon vous ? sur le marché, bien sûr).
Les réseaux convolutifs sont affinés pour classer les données représentées par des matrices. Je ne vois pas d'avantage par rapport au modèle profond et je pense qu'un modèle plus approprié est le LSTM puisque nos données sont des séries temporelles.
L'exemple est proposé à l'analyse, car il y a du code à commenter, et il y a quelques erreurs fondamentales qu'il serait utile à tous de connaître. Si, bien sûr, cela présente un intérêt pour l'auteur.
Bonne chance
En fait, tout le monde est intéressé, pas seulement l'auteur...
J'ai aussi entendu dire que le réseau convolutif a une propriété d'évolutivité dans la reconnaissance, c'est-à-dire qu'il est capable de reconnaître un objet (motif) même s'il est un peu différent en taille et en forme de l'échantillon d'entraînement, est-ce vrai ?
Je me demande également quel principe ils utilisent pour créer des prédicteurs. J'ai généralement des dépendances qui s'estompent avec le temps, c'est-à-dire que j'ai entraîné le modèle sur la première moitié du fichier, et je m'attendais à ce que l'erreur augmente avec le temps comme d'habitude sur la deuxième moitié du fichier. Mais là - non, tout est si stationnaire, sans dégradation dans le temps. Bien qu'ils aient promis des données relatives au commerce. Inhabituel. Il est possible que les lignes du tableau soient mélangées de façon aléatoire.
Lisez leurs articles sur le blog, ce n'est pas plus d'une demi-heure de lecture assez intéressante, comment ils ont obscurci les données, pourquoi tout cela et ainsi de suite. Les cordes sont définitivement mélangées, les attributs et les sources de données sont classés, de plus ces attributs sont projetés dans une base spécifique pour les mélanger les uns aux autres jusqu'à un état d'homogénéité tel que vous ne pouvez pas comprendre leur origine.
En fait, tout le monde est intéressé, pas seulement l'auteur...
J'ai également entendu l'idée que le réseau convolutif a la propriété d'être évolutif dans la reconnaissance, c'est-à-dire qu'il est capable de reconnaître l'objet (motif), même si sa taille et sa forme sont un peu différentes de celles de l'échantillon d'entraînement, est-ce vrai ?
Si l'on parle d'une image, oui, c'est vrai.
Si c'est à propos de l'image, alors oui, c'est vrai.
Mais qu'en est-il de la ligne temporelle?
Qu'en est-il de la ligne temporelle ?
Je n'ai pas eu de bons résultats. Vous avez besoin de prédicteurs (contrairement aux autres modèles) qui sont fortement corrélés.
Je n'en ai pas trouvé qui donne des résultats acceptables. Mais je n'ai pas expérimenté longtemps. Je n'ai pas beaucoup de temps. Vous pouvez l'essayer. L'échantillon a un code entièrement fonctionnel.
Bonne chance
PS. Si vous l'essayez, dans les matrices d'entrée, les prédicteurs doivent être des lignes et non des colonnes.