L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 529
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Ce n'est pas de l'orgueil, c'est un désir normal de partager, il n'y a pas d'envieux ici, ce niveau de conscience n'existe plus :) Alors écrivez plus.
Je ne peux pas - aujourd'hui il n'y a pas de commerce)). Hier soir, le TS a fait environ 100p, ce qui est excellent pour la soirée. J'ai commencé à le tester vers la fin de la journée. Jusqu'à présent, tout se passe comme indiqué sur le graphique (ci-dessus).
Premier passage. Je n'ai pas encore couru pendant la journée.
Je ne peux pas - pas de commerce aujourd'hui)). Hier soir, le TS s'est retrouvé avec une centaine de p's, ce qui est parfait pour la soirée. Les tests ont commencé vers la fin de la session de jour. Jusqu'à présent, tout se passe comme indiqué sur le graphique (ci-dessus).
Premier passage. Je n'ai pas encore couru dans la journée.
La journée d'hier a été plate, en général sur tous les marchés et instruments.
C'est pour la neuronique - romance et profit.
Nous attendrons la dynamique, nous estimerons les résultats des échanges et ce n'est qu'alors que nous pourrons tirer une conclusion.
La journée d'hier a été plate, généralement sur tous les marchés et instruments.
C'est pour la neuronique - la romance et le profit correspondant.
Nous attendrons la dynamique, nous estimerons les résultats de la négociation, et ce n'est qu'alors que nous pourrons dire si la négociation a été réussie ou non.
Question pour les experts R.
Comment convertir une matrice avec des valeurs absolues en une matrice de classe softmax ?
C'est-à-dire de
0.1136889 0.7622813 0.1190166
0.1131552 0.7641207 0.1194619
0.1142053 0.7635344 0.1197848
pour obtenir
0 1 0
0 1 0
0 1 0
Je peux bien sûr parcourir la boucle et tout comparer, mais il me semble qu'il devrait y avoir une fonction intégrée à R.
Si j'ai fait une erreur, veuillez corriger la fonction suivante
get_softmax <- function(m){
r <- nrow(m);
c <- ncol(m);
rc <- r*c;
mc <- max.col(m, "first"); #номера столбцов с макс. значением
m[(1:rc)] <- 0; # обнулить матрицу
m[(1:r) + r*(mc[1:r]-1)] <- 1; # 1 в столбец с макс. значением
return(m);
}
Question pour les experts R.
Comment convertir une matrice avec des valeurs absolues en une matrice de classe softmax ?
C'est-à-dire de
0.1136889 0.7622813 0.1190166
0.1131552 0.7641207 0.1194619
0.1142053 0.7635344 0.1197848
pour obtenir
0 1 0
0 1 0
0 1 0
Je peux bien sûr faire une boucle et tout comparer, mais il me semble qu'il devrait y avoir une fonction intégrée à R.
J'ai créé cette fonction, corrigez moi si je me trompe
get_softmax <- function(m){
r <- nrow(m);
c <- ncol(m);
rc <- r*c;
mc <- max.col(m, "first"); #номера столбцов с макс. значением
m[(1:rc)] <- 0; # обнулить матрицу
m[(1:r) + r*(mc[1:r]-1)] <- 1; # 1 в столбец с макс. значением
return(m);
}
Ça ressemble à ça :
où "a" est une matrice de dimension quelconque.
En général, votre code avec des boucles n'est pas pour les langages vectoriels (matriciels) qui sont R
Ça ressemble à ça :
où "a" est une matrice de dimension quelconque.
En général, votre code avec des boucles n'est pas destiné aux langages vectoriels (matriciels), qui sont R
Peut-on l'utiliser pour plusieurs classes ?
Variantes de 3 classes
0.3 0.4 0.3
le calcul ne sera pas correct.
Si par softmax alors la colonne du milieu devrait être 1, par votre formule toutes les colonnes = 0
Peut-on l'utiliser pour plusieurs classes ?
Options pour 3 classes
0.3 0.4 0.3
Il ne calculera pas correctement.
Si par softmax alors la colonne du milieu devrait être 1, par votre formule toutes les colonnes = 0
Vous avez besoin de votre propre ffi pour 3 classes, un autre pour 4, et un troisième pour 10.
Il serait bon d'avoir un outil universel.
De plus, vous devez comparer non pas avec une certaine valeur (0,5 pour vous) mais entre elles, à la recherche du maximum. Avec 10 classes, la valeur maximale peut être seulement 0.11. D'autre part, avec 10 classes, vous pouvez avoir plusieurs colonnes >0.11. Laquelle d'entre elles sera maximale - cette formule ne vous le dira pas. Vous devez les comparer entre elles.
Supposons que nous ayons une BP plus ou moins stationnaire et que nous ayons sa décomposition en fréquence. Question : qu'est-ce qui est le mieux pour le modèle - 1 caractéristique ou 5, et pourquoi ?
Vous avez besoin de votre propre ffi pour 3 classes, un autre pour 4, et un troisième pour 10.
Il serait bon d'avoir un outil universel.
En outre, vous devez comparer non pas avec une valeur donnée (0,5 pour vous) mais entre elles, à la recherche de la valeur maximale. A 10 classes, la valeur maximale peut n'être que de 0,11. D'autre part, à 10 classes, vous pouvez avoir plusieurs colonnes >0,11. Laquelle de ces colonnes sera maximale - cette formule ne vous le dira pas. Vous devez les comparer entre elles.
0,5 est ma limite de classe connue d'avance.
Si l'on ne connaît ni les limites des classes ni leur nombre, d'autres algorithmes sont disponibles - l'apprentissage sans enseignant. Très célèbre - regroupement par voisins les plus proches.