Discussão do artigo "Redes Neurais Profundas (Parte VIII). Melhorando a qualidade de classificação dos bagging de ensembles"

 

Novo artigo Redes Neurais Profundas (Parte VIII). Melhorando a qualidade de classificação dos bagging de ensembles foi publicado:

O artigo considera três métodos que podem ser usados ​​para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados.

A figura abaixo fornece um esquema simplificado de todos os cálculos: ela mostra as etapas, os scripts utilizados e as estruturas de dados.


Fig. 11. Estrutura e sequência dos cálculos principais no artigo.

Autor: Vladimir Perervenko

 

Agradeço ao autor pelo trabalho interessante.

Há apenas um problema que não tem nada a ver com o autor, mas é um problema de análise em geral:

o conceito de "ruído" e "não ruído" na dinâmica de preços dos instrumentos financeiros é algo muito subjetivo, como nos métodos disponíveis no setor de análise,

não há uma definição inequívoca dos conceitos de "ruído" e "tendência" (por exemplo, na teoria do equilíbrio de impulso, essa questão foi trabalhada em um novo nível).

Este artigo mostra algumas soluções particulares dentro da estrutura das abordagens analíticas tradicionais, mas "com um toque" - conjuntos de ruídos, cálculo de limites. Portanto, bom trabalho!

 
Aleksandr Masterskikh:

Agradecemos ao autor por esse trabalho interessante.

Há apenas um problema que não tem nada a ver com o autor, mas é um problema de análise em geral:

o conceito de "ruído" e "não ruído" na dinâmica de preços dos instrumentos financeiros é algo muito subjetivo, como nos métodos disponíveis no setor de análise,

não há uma definição inequívoca dos conceitos de "ruído" e "tendência" (por exemplo, na teoria do equilíbrio de impulso, essa questão foi trabalhada em um novo nível).

Este artigo mostra algumas soluções particulares dentro da estrutura das abordagens analíticas tradicionais, mas "com um toque" - conjuntos de ruídos, cálculo de limites. Portanto, bom trabalho!

Concordo que os jargões muitas vezes são enganosos. Especificamente, coloquei o termo exemplos de "ruído" entre aspas e dei uma definição simplificada do que significa. O importante é que essa abordagem pode gerar resultados positivos.

Boa sorte

 
Material muito interessante. Só que não está claro quanto dinheiro tudo isso gera e se gera dinheiro de fato?
 
Evgeniy Zhdan:
Material muito interessante. Só que não está claro quanto dinheiro tudo isso gera e se gera dinheiro mesmo?

Verifique na prática. Tudo o que você precisa para um especialista no artigo/yah está lá.

Boa sorte

 
Evgeniy Zhdan:
Material muito interessante. Só que não está claro quanto dinheiro tudo isso gera e se gera dinheiro de fato?
Dá dinheiro, mas é preciso ser um pouco programador, não que tudo funcione na primeira vez como deveria, e testar em uma conta de centavos antes de investir grandes somas de dinheiro
 

Vladimir, muito obrigado por seus artigos maravilhosos!

Graças a eles, comecei a aprender R. É claro que, para um "não programador", este artigo não é o lugar certo para começar a programar e negociar, mas já estou envolvido)))

Entendo que preciso alimentar o bloco "#---test-aver--------" com novos dados do terminal. Pensei na função GetThreshold. Ela examina as respostas corretas durante os testes para determinar o limite ideal de separação das previsões de conjuntos contínuos.

Você acha que é necessário usar os limites obtidos durante o treinamento ou recalculá-los levando em conta as "previsões de combate" menos a última (ainda não há uma resposta correta para isso).

Enquanto eu estava lidando com esses problemas, deparei-me com a seguinte peculiaridade: se você reprojetar o ciclo, poderá obter previsões várias vezes mais rápido. Acho que isso será útil ao testar o EA.

Antes de

Em seguida.

 
Pesquisa incrível, muito interessante, muito obrigado por compartilhar o progresso nesse campo.
 

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