나는 이것에 동의하지만 그는 다른 지점에서 전체 이론을 설명하는 것처럼 보였습니다. 모든 것을 다시 읽어야합니다.
포럼은 일반적으로 och입니다. 불편한 의사소통 수단 나.. 많은 정보, 90%는 잊어버리고, 나머지는 건너뛰거나 제대로 읽지 않는다.. 그래서 참가자들 사이에 약간의 오해의 베일
읽을 100개 이상의 페이지 - 시간이 더 비쌉니다) 압축/압축 해제하지 않습니다)) 반환 없이 사라집니다. 중요한 것은 블로그에 올려야 하거나 블로그의 기사(하지만 여전히 받아들여져야 함)가 더 쉽습니다. 그렇지 않으면 내가 다른 사람들에게 하고 싶었던 모든 것이 잊혀지고 시간이 지나면 내 생각도 잊혀질 것입니다. 그런 다음 포럼에 블로그에 대한 링크를 던져 토론하십시오 ...
전처리, 출력 = sigmoid(max, min, close), delta(open-close), 파생(max, min, close), log 파생(max, min, close), detrend(close-em13, close-em26) , ema(13, 26), ema(13, 26)의 파생물; 시계열 데이터 세트로의 데이터 세트 변환(촛불 1개 + 마지막 초 5개). 총 16 x 6 = 96 매개변수.
추정치: 손실 ~0.7-0.8; 정확도 ~0.55; 하지만! 이러한 모델 추정치는 신호의 품질을 나타내지 않습니다. 훈련 신호 = 1.0, 0.95, 0.0, -0.95, -1.0이고 매수/매도에 대한 클래스 예측이 ~abs(0.45, 0.7) 변동한다는 사실 때문에 그것들은 더 낮습니다. 또한 5000줄의 날짜 집합에서 0.8 부분에 대해 교육이 이루어집니다. 예측은 마지막 100개의 캔들에 대해 이루어집니다.
아마도 건강...
그러나 그들은 우리에게 모든 것을 증명하고 대학에서 입증했으며 실험실 실험도했습니다. "증명을 필요로 하지 않는 진실로 이것을 고려하십시오."라고 말하는 대신.
나는 이것에 동의하지만 그는 다른 지점에서 전체 이론을 설명하는 것처럼 보였습니다. 모든 것을 다시 읽어야합니다.
포럼은 일반적으로 och입니다. 불편한 의사소통 수단 나.. 많은 정보, 90%는 잊어버리고, 나머지는 건너뛰거나 제대로 읽지 않는다.. 그래서 참가자들 사이에 약간의 오해의 베일
나는 이것에 동의하지만 그는 다른 지점에서 전체 이론을 설명하는 것처럼 보였습니다. 모든 것을 다시 읽어야합니다.
포럼은 일반적으로 och입니다. 불편한 의사소통 수단 나.. 많은 정보, 90%는 잊어버리고, 나머지는 건너뛰거나 제대로 읽지 않는다.. 그래서 참가자들 사이에 약간의 오해의 베일
중요한 것은 블로그에 올려야 하거나 블로그의 기사(하지만 여전히 받아들여져야 함)가 더 쉽습니다. 그렇지 않으면 내가 다른 사람들에게 하고 싶었던 모든 것이 잊혀지고 시간이 지나면 내 생각도 잊혀질 것입니다. 그런 다음 포럼에 블로그에 대한 링크를 던져 토론하십시오 ...
현재 안정적인 모델이 있습니다. 아직 작업이 필요하지만 다른 작업으로 바쁘다.
항목 = 가격 + 13, 26 ema;
전처리, 출력 = sigmoid(max, min, close), delta(open-close), 파생(max, min, close), log 파생(max, min, close), detrend(close-em13, close-em26) , ema(13, 26), ema(13, 26)의 파생물; 시계열 데이터 세트로의 데이터 세트 변환(촛불 1개 + 마지막 초 5개). 총 16 x 6 = 96 매개변수.
건축물:
일괄 정규화(96);
GRU(96, L2, 탈락=0.5, 'elu');
GRU(64, L2, 탈락=0.5, 'elu');
BatchNormalization(64, 드롭아웃=0.3);
Dense(32, Dropout=0.3, 'elu');
조밀한(16, '엘루');
조밀(8, 'elu');
Dense(3, '소프트맥스');
옵티마이저=나담;
손실 = 범주형 교차엔트로피;
BouncedMA 신호를 캔들 앞(가지에서 더 높음)에서 종료합니다.
추정치: 손실 ~0.7-0.8; 정확도 ~0.55;
하지만! 이러한 모델 추정치는 신호의 품질을 나타내지 않습니다. 훈련 신호 = 1.0, 0.95, 0.0, -0.95, -1.0이고 매수/매도에 대한 클래스 예측이 ~abs(0.45, 0.7) 변동한다는 사실 때문에 그것들은 더 낮습니다.
또한 5000줄의 날짜 집합에서 0.8 부분에 대해 교육이 이루어집니다. 예측은 마지막 100개의 캔들에 대해 이루어집니다.
보시다시피 훈련은 ~45 epoch에서 멈출 수 있습니다.
코드 , 표시기 .
이것이 이 스레드의 게시물이 되어야 하는 방식입니다. 재현 가능한 데이터, 코드 및 결과. 토론하고 보완하고 비교할 수 있습니다. 다른 모든 것은 가치가 없는 공허한 이야기입니다.
잘하셨어요. 조금 후에 같은 모델을 R/MT로 보여드리도록 하겠습니다. 코드 양과 품질 면에서 둘 다 비교할 수 있습니다. 이제 그는 또한 매우 바쁩니다. 그러나 나는 확실히 이 주제로 돌아올 것입니다.
행운을 빕니다
다시.
예측을 위해서는 예측 수량의 분포 법칙을 아는 것이 매우 중요합니다.
가격, 증분 또는 따옴표 사이의 시간에 대해 알 수 없습니다. 더욱이 당신은 그것들을 이런저런 형태로 가져오려고 하지도 않습니다. 어떻게 예측할 수 있습니까? 이 수치스러운 진드기 보관소는 이미 10억 명의 거래자들에 의해 경작되었습니다. 결과 = 0.
나는 꽤 많은 시간과 매주 검은 색으로 작업했습니다. 나는 어제 성배의 귀를 잡을 뻔 했다(그리고 그것은 나의 슈뢰딩거 고양이였다...)
알렉산더! 귀하의 추론은 블로그 또는 기사의 가치가 있습니다. 스레드는 포럼에서 손실되었습니다.. 그것에 대해 생각하고, 아마도 블로그, 적어도 논문에 주요 생각을 넣고 연대기가 보존되도록 링크를 제공하십시오 .. 시간해야 많이 걸리지 않는다
나는 대문자 M을 가진 남자에게 너무 게으르지 않도록 요청하고 그의 NN 모델을 순차적으로 제시합니다.
1. 증분의 입력에서 그 사이의 시간은 중요하지 않습니다.
2. 항목 - 따옴표 사이의 지수 시간에 따라 증가합니다.
3. 다양한 샘플 크기의 경우
기사 형태의 문제 (아무것도 아님).
알렉산더! 귀하의 추론은 블로그 또는 기사의 가치가 있습니다. 스레드는 포럼에서 손실되었습니다.. 그것에 대해 생각하고, 아마도 블로그, 적어도 논문에 주요 생각을 넣고 연대기가 보존되도록 링크를 제공하십시오 .. 시간해야 많이 걸리지 않는다
예 예. 기사에 대해 생각하고 있지만 시간이 없습니다.
1. 증분의 입력에서 그 사이의 시간은 중요하지 않습니다.
2. 항목 - 따옴표 사이의 지수 시간에 따라 증가합니다.
이렇게 서빙하는게 맞나요? 아니면 차이가 있습니까?
견적 읽기 시간을 설정하는 지수 생성기가 있습니다.
견적 읽기 시간을 설정하는 지수 생성기가 있습니다.
여기에서는 정확히 동일하며 틱이 아닌 임의의 시간 프레임에서 데이터만 가져옵니다. MB 틱이 의미가 없습니까? 왜냐하면 모든 규모에서 동일한 분포로 이동해야 합니다.
여기에서는 정확히 동일하며 틱이 아닌 임의의 시간 프레임에서 데이터만 가져옵니다. MB 틱이 의미가 없습니까? 왜냐하면 모든 규모에서 동일한 분포로 이동해야 합니다.
아마. 나는 단지 그들에게 익숙해졌습니다.
시간 경과에 따른 실험의 흐름을 추적할 수 있도록 기사에 방법론이 있어야 합니다. 그리고 이것은 잃어 버리지 않을 것입니다. 토론 할 것이 있고 추억으로 남을 것입니다.