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So già quali coppie testare prossimamente :)
So già quali coppie testare prossimamente :)
cercare di non testare le coppie, ma i DT ...
;)
Come si affronta il problema del retraining delle reti neurali? Come si forma il campione di prova?
Non c'è. Con un certo rapporto tra pesi e modelli, questo problema non si verifica più. Prima parlavo del campionamento.
Queste sono le opzioni che ho in mente al momento, come si dice:
- Il campione di prova è sempre costituito dai dati più recenti prima del cut-off di convalida (si tenga conto del "The Time Series Recency Effect", sebbene anche questo sia una delle ipotesi a priori del ricercatore, ma si può provare);
- Il campione di prova è mescolato in modo casuale con il campione di allenamento;
- Il campione di prova non è mescolato a caso con il campione di allenamento, ma del tipo 000100010001, cioè copre lo spazio del campione in modo uniforme.
E provate un campione di prova diverso per ogni caso. Opzioni:
- uguale al cutoff di validazione;
- calcolato in base all'errore di campionamento, cioè intervallo di confidenza del 5%, livello di confidenza del 95%.
Quindi mi sembra di capire che non usi affatto un campione di prova... Basta addestrare la rete e andare avanti, cioè testarla subito. E se la rete viene addestrata sugli stessi dati (campione di allenamento) e la qualità dell'addestramento viene valutata sul campione di test? E poi - OOS.
IMHO - il campione di prova è necessario per controllare la formazione della rete.
Sono d'accordo con alexeymosc. Se ti occupi di reti neurali, dovresti essere armato a dovere.
Credo che si chiami così:
Flowing Pattern Theory ....
Lei parla con tanta sicurezza di alcuni modelli fluidi. Nel frattempo né Yandex né Google ne hanno sentito parlare (o la loro ricerca non funziona :)). E anche se probabilmente so cosa intendi, vorrei qualcosa almeno un po' più dettagliato, se possibile.
So già quali coppie testare prossimamente :)
Perché le coppie?) Prova alcuni indici, l'oro... Mi chiedo cosa funzionerà là fuori.
Z.U. E secondo me tutte queste immagini finora dicono che il TC con tali impostazioni al momento non funziona. Ma dal 2001 al 2005 è buono) Dovremmo fare qualche aggiustamento.
1) Lei parla con tanta sicurezza di alcuni modelli fluidi.
2) Nel frattempo, né Yandex né Google hanno mai sentito parlare di loro (o forse anche la loro ricerca non funziona :)). E anche se probabilmente so di cosa si tratta, se possibile vorrei qualcosa almeno un po' più dettagliato.
.....1) Beh, come potrebbe essere altrimenti? Sai che è un parto della mia immaginazione.
2) Non è molto conosciuto, credo. :) Che altro posso dire? - Proprio quello che ho detto prima, puoi cercarlo sul forum. Forse accumulerò tutti i miei post e scriverò una specie di "sintesi" dell'essenza della teoria e sarà utile per me personalmente.
Forse una domanda banale, ma comunque.
Potete dirmi per favore se questo è il modo giusto per insegnare NS o no?
O è sbagliato allenarsi ripetutamente ma con uno scopo diverso per l'indicatore, e dovrebbe essere così?
Semmai uso NeuroSolutions.
Potete dirmi per favore se questo è il modo di insegnare NS o no?
Non vedo nessuna buona ragione per dire di no. Perché no? I dati sono nuovi? Sì.
Insegnare con il metodo della finestra (cioè essenzialmente ottenere una formula di ricorrenza) è esattamente il modo in cui si insegna.