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Non, je disais que vous ne pouvez pas mélanger les données du marché avec les performances du réseau.
En d'autres termes, votre réseau traite les cotations et vous l'alimentez en données sur la réussite ou l'échec d'une transaction précédente, ce ne sont pas les mêmes données, vous ne pouvez pas les mélanger.
Et en général, que le réseau ait bien fonctionné ou non, c'est une unité distincte (j'avais l'habitude de l'appeler fonction de fitness en GA, en NS on l'appelle fonction d'erreur, mais l'idée est la même).
Supposons que vous entraîniez un réseau par backprop, il s'avère que vous avez une erreur devenant une partie des données, butterscotch. J'espère que vous comprenez ce que je veux dire.
Oui, j'ai compris... Dans un premier temps, je veux l'enseigner simplement dans l'optimiseur de MT5 - il me donnera la possibilité d'obtenir les résultats des transactions et les capitaux propres et de les restituer à la grille immédiatement, sans aucun jeu compliqué.
Et qu'en est-il de l'architecture - elle peut être repensée, mais je n'ai pas d'autres options car je ne l'ai pas encore essayée. Qu'il donnera au moins quelques résultats - c'est certain, mais quel genre de résultats est une question :)
Je sais tout à ce sujet, la validation croisée est aussi une solution appropriée mais plus sophistiquée.
la récurrence se boucle aussi sur elle-même et parfois ne peut pas apprendre
et je ne comprends pas - vous dites que vous ne pouvez pas alimenter les sorties du réseau aux entrées et ensuite vous me dites d'utiliser la récurrence... :) et c'est tout ce qu'il fait, il mange ses sorties
La récurrence est, dans le cas le plus simple, un simple MLP qui se mange lui-même.
Sur la validation croisée, je suis d'accord, mais il existe des méthodes plus sophistiquées. Ainsi, la validation croisée donne des résultats acceptables malgré la simplicité de la méthode.
Bien que si nous le prenons dans son ensemble, la N.S. est un ajustement. Il s'agit d'un approximateur universel, et tant que nous sommes à ce stade du développement de la NS où il n'est pas établi de manière fiable comment trouver le point où l'on peut dire que la NS a appris la dépendance, plutôt que de s'adapter aux données.
C'est le problème de la représentation d'une fonction complexe d'une variable par un ensemble de fonctions simples de plusieurs variables.
Et si vous résolvez ce problème, vous construisez réellement l'IA.
Je suis d'accord sur la validation croisée, mais il existe des méthodes plus sophistiquées.
Bien qu'en général, la NS est un ajustement. Approximateur universel, et alors que nous sommes à ce stade de développement de la science des SN où il n'est pas établi de manière fiable comment trouver le point du champ qui peut dire que les SN ont appris la dépendance, et non s'adapter aux données.
C'est le problème de la représentation d'une fonction complexe d'une variable par un ensemble de fonctions simples de plusieurs variables.
Et si vous résolvez ce problème, vous construisez en fait une IA.
Tout cela est trop compliqué à imaginer en même temps, et surtout à imaginer toutes les connexions en NS et comment elles interagiront les unes avec les autres.
Nous n'avons pas besoin d'une IA, mais il serait bon d'avoir au moins une sorte de réaction aux changements du marché, avec une certaine "mémoire".
Tout cela est trop complexe pour être imaginé en même temps, sans parler d'imaginer toutes les connexions dans le SN et la façon dont les choses interagiront entre elles.
Nous n'avons pas besoin d'IA, mais il serait bon d'avoir au moins une sorte de retour d'information sur les changements du marché, avec une certaine "mémoire".
Si vous n'aimez pas les chatons, peut-être que vous ne savez pas comment les cuisiner ;))
Le NS peut approximer et même résumer n'importe quelle donnée, l'essentiel étant que les données contiennent ce que vous recherchez.
Cela signifie que, outre le choix du type de NS, il est tout aussi important de préparer correctement les données pour celui-ci.
Comme vous le voyez, la tâche est interdépendante, les données que vous devez alimenter dépendent du type de SN, et le SN à choisir dépend des données que vous lui avez préparées.
Mais ce problème, même s'il est fermé, est soluble, par exemple GA utilise le même, initialement l'algorithme ne sait rien des données, par ramification graduelle du problème il arrive à une solution robuste.
Il en va de même ici, systématisez vos recherches, tenez un journal et vous réussirez.
Oui, j'ai compris... dans un premier temps, je veux l'entraîner simplement dans l'optimiseur MT5 - cela me donnera la possibilité d'obtenir des transactions et des résultats d'équité immédiatement, et de les rendre à la grille, sans tambourins
Et qu'en est-il de l'architecture - elle peut être repensée, mais je n'ai pas d'autres options car je ne l'ai pas encore essayée. Qu'il donnera au moins quelques résultats - c'est certain, mais quel genre de résultats est une question :)
Maxim, eh bien, vous n'avez pas besoin d'entraîner le réseau dans l'optimiseur MT. Le formateur NS et l'optimiseur sont des algorithmes très différents avec des critères d'optimalité très différents.
Si vous utilisez toujours cette structure NS, qui a été dessinée auparavant, elle est trop simple - trop faible pour le marché. J'ai déjà écrit que je n'ai réussi que lorsque j'ai atteint la structure 15-20-15-10-5-1. Et ceci pour un seul type de métiers. J'ai également fait absolument tout en utilisant les méthodes décrites par Haikin, c'est-à-dire rien de nouveau, pas d'astuces.
Les structures plus simples étaient mal formées.
Maxim, eh bien, n'entraîne pas le réseau dans l'optimiseur MT. L'entraîneur NS et l'optimiseur sont des algorithmes complètement différents avec des critères d'optimalité complètement différents.
Si vous utilisez toujours cette structure NS, que vous avez dessinée auparavant, elle est un peu simple - faible pour le marché. J'ai déjà écrit que je n'ai réussi que lorsque j'ai atteint la structure 15-20-15-10-5-1. Et ceci pour un seul type de métiers. J'ai également fait absolument tout en utilisant les méthodes décrites par Haikin, c'est-à-dire rien de nouveau, pas d'astuces.
Les structures plus simples étaient mal formées.
Mais rien ne m'empêche d'en ajouter un autre à celui-ci. Le but n'est pas la profondeur de la grille, mais de la réaliser avec des retours d'information. C'est ma fantaisie maintenant, comme un artiste et ainsi je vois :) les classiques ne sont pas intéressants.
attacher le tout à une grille avec des backprops est une douleur dans le cul... c'est mieux de rester simple :)
parce qu'il s'agit d'une grille apprise par étapes... vous faites un pas - obtenez un retour, et ainsi de suite, jusqu'à ce que l'ensemble des actions et des résultats soit résumé.
vous pouvez simplement prendre un historique plus petit et tout ira bien, et vous pourrez le mettre à l'échelle par la suite
et rien ne vous empêche d'en ajouter un autre à celui-ci. L'important n'est pas la profondeur de la grille mais le fait de la réaliser avec des retours d'information. C'est mon caprice en ce moment, je suis un artiste et je peux le voir comme ça :) ce n'est pas intéressant.
attacher le tout à une grille avec des backprops est une douleur dans le cul... c'est mieux de rester simple :)
parce qu'il s'agit d'une grille qui est formée par étapes... vous faites un pas, vous obtenez un retour, et ainsi de suite, jusqu'à ce que l'ensemble des actions et des résultats soient résumés.
J'ai donc écrit que toutes les N époques, j'arrêtais la BP, exécutais les tests et continuais à entraîner la BP. Je sais que vingt-quatre heures de formation, c'est long, mais cette conversation a eu lieu il y a deux mois.
Mais cela dépend de l'artiste, bien sûr). Ne tirez pas sur le pianiste, il joue comme il sait le faire.
ZS En fait, vous n'avez pas besoin de beaucoup de données pour apprendre, mais de beaucoup. Avec un échantillon de petite taille, le SN n'obtiendra rien d'utile.
J'ai donc écrit que toutes les N époques, j'arrêtais la BP, exécutais les tests et continuais à entraîner la BP. Je sais que vingt-quatre heures de formation, c'est long, mais cette conversation a eu lieu il y a deux mois.
Mais cela dépend de l'artiste, bien sûr). Ne tirez pas sur le pianiste, il joue comme il sait le faire.
il y a plus de mots, il y a une répétition dans 2 heures )) Je le ferai ce soir mb
Tout ce qu'il faut, c'est un peu plus de stabilité et de clarté sur le coup droit, mais tout cela fonctionne.
plus de mots ici, il faut 2 heures pour le refaire ;) Je le ferai ce soir.
Tout ce qu'il faut faire, c'est obtenir des résultats un peu plus stables et compréhensibles à l'avant, et ainsi tout fonctionne...
J'ai fini le pré-post, mais comme la page a changé, duplicata.
J'essaie juste de savoir de combien de données j'ai besoin pour l'entraînement. Avec un échantillon de petite taille, NS n'obtiendra rien d'utile.
Je m'excuse certainement pour l'attaque, mais relisez votre message. Cela semble assez ambigu.
En général, vous avez raison, mais seulement en ce qui concerne la première couche neuronale. Si le retour d'information passe à la deuxième couche et aux couches suivantes, voire à des couches de réseau parallèles, votre affirmation ne sera plus valable.
Dans ce cas, Maxim doit penser à approfondir le réseau et à apporter du feedback aux couches cachées.
Et quant à :