L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 619
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Je ne comprends pas le volume, 10 000 exemples d'états ne sont-ils pas suffisants pour la formation ?
Cela peut ou non être suffisant. Cela dépend de ce que vous enseignez et de la manière dont vous l'enseignez.
Dans mes premières versions de ~10000, ce n'était rien du tout. Et dans le second, après avoir changé le modèle d'enseignement avec le même NS, tout est bon.
Dans ce cas, le modèle statique à 100 barres sera neutralisé, et je pense qu'il ne conduira pas à la recherche souhaitée d'un éventuel motif (
Je dis que l'architecture doit être constante, et qu'à chaque nouveau cas, vous avancerez la fenêtre "attention". De cette façon, la sérialité et la nature unique d'un ensemble de données particulier seront suivies.
Un tic-tac d'apprentissage : i est l'indice courant. entrée = [i-100, i], sortie = [i+1, i+6]. Et par conséquent, i est nouveau à chaque fois.
Je ne vous ai pas dit de servir les mêmes bars. =)
Je dis que l'architecture doit être constante, et qu'à chaque nouveau cas, vous avancerez la fenêtre "attention". De cette façon, la sérialité et la nature unique d'un ensemble de données particulier seront suivies.
Un tic-tac d'apprentissage : i est l'indice courant. entrée = [i-100, i], sortie = [i+1, i+6]. Et par conséquent, i est nouveau à chaque fois.
Ok, laissez-moi vous expliquer. Par exemple, nous avons 5 entrées de cloze de prix et 1 sortie de cloze de prix, en déplaçant la fenêtre barre par barre, nous recherchons un modèle dans ces 5 barres pour la 6ème. Il n'est pas stipulé à l'avance que la combinaison de ces 5 barres soit la même. Imaginons maintenant que la combinaison soit la même à chaque fois, quelle réponse le réseau neuronal obtiendrait-il ? Je ne pense pas que vous ayez besoin de répondre à cette question. Maintenant, plus loin, dans mon cas, il s'avère que les combinaisons sont toujours les mêmes, mais la longueur est différente et elle ne peut pas être coupée. La dépendance de la longueur n'est pas cruciale pour l'avant, mais je pense qu'elle est importante aussi, donc je ne peux pas couper la longueur. Je pensais allonger ceux qui sont plus courts, mais alors ils perdront leur look, ce qui est le pari initial. Probablement totalement confus.....
S'il n'y a pas de réduction, alors il faut plusieurs réseaux neuronaux, 100 par 200 et 250
Maxim, qu'est-ce que tu introduis dans le réseau neuronal d'entrée ? Les entrées de Von Koldun augmentent, et vous ?
aussi ) avec différents décalages, je veux aussi ajouter des moments de distributions
et de retard. Un réseau avec un retour d'information. En fait, il y a 2 réseaux.
Mais j'ai été paresseux ces derniers temps... probablement parce que j'ai lu trop de livres... Trois livres de mille pages en une semaine et demie :D
Peut-être est-ce parce que vous faites le modèle d'une longueur fixe et que vous n'obtenez pas le bon résultat ? Je m'en suis sorti en ajoutant un simple cycle pour augmenter la longueur du modèle, et maintenant j'obtiens une bonne image à tout moment. Mais l'eau à l'avant a toujours le même 50/50 et maintenant je cherche des méthodes pour refaire le tri...
le portefeuille n'est pas stationnaire, il ne va pas de sigma en sigma, il se fissure périodiquement... et puis il recalcule et se fissure à nouveau
s'il n'y a pas de déterminisme global comme entre certains indices/actions, alors la négociation d'un portefeuille revient à négocier un symbole, mais avec des coûts supplémentaires.
ou décomposer un symbole, créer un portefeuille à partir de celui-ci et négocier un symbole ;)))
Si vous n'y arrivez pas, alors il vous faut plusieurs réseaux neuronaux, 100 par 200 et 250
Merci pour le conseil, c'est probablement plus correct, mais dans le robot il suffit de mettre le signal de plusieurs réseaux au lieu d'un seul....
Merci pour le conseil, il est probablement préférable de mettre le signal dans le robot non pas à partir d'un réseau mais de plusieurs ...
Pourquoi plusieurs ? De celle avec laquelle les données ont été envoyées. Vous ne pouvez pas obtenir la réponse de la seconde avec une longueur différente.
Pas d'ensemble. Mais un par un - oui.
Pourquoi plusieurs ? De celle avec laquelle les données ont été soumises. Vous ne pouvez pas obtenir de réponse d'un second avec une longueur différente.
Donc tu ne peux pas avoir un ensemble. Mais un par un, oui.
Je me suis mal exprimé, vous avez raison. la logique sera la suivante, le modèle a été construit, la longueur du modèle a été déterminée et le réseau entraîné qui correspond à la longueur du modèle actuel a été lancé. c'est juste qu'éventuellement il y aura plusieurs réseaux dans le robot à la fois ainsi que des modèles par longueur.
et bien, la non-stationnarité du portefeuille, il ne va pas de sigma en sigma, mais craque périodiquement... et puis vous recalculez et il craque à nouveau
disons que s'il n'y a pas de déterminisme global comme entre certains indices/actions, alors négocier un portefeuille est comme négocier un symbole, mais avec des coûts supplémentaires.
Laissez-moi vous expliquer autrement, par exemple, j'analyse seulement 10 barres de l'historique pour prédire une barre dans le futur et un réseau neuronal trouvera des centaines de modèles à partir de ces 10 barres, mais je suggère de former un réseau neuronal sur un modèle et de le faire progresser.