Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 878
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IMHO, esta é a única maneira de usar NS no comércio hoje. Todos os outros são uma perda de tempo e esforço. Considerando o nível actual da chamada IA))
Creio que é o único, não até hoje, mas o único para MO e NS em configurações de razoável complexidade. Primeiro, limitamos as áreas de aplicação de NS e MO, e depois aplicamos NS e MO.
E resolver problemas como "em geral, todos e de uma só vez" é para a IA).
Acontece que o NS é uma espécie de filtro para a tomada de decisões sobre a entrada numa profissão, um teste preliminar do possível resultado?
Um testador operacional, por assim dizer?
Ao invés disso, NS é uma lógica ensinável de tomada de decisão. Foi originalmente concebida como um substituto para uma em estratégias padrão, não para se preocupar em escrevê-la.
Eu tenho uma pergunta sobre a variável alvo.
Se a nossa variável alvo é o resultado financeiro de uma negociação, então é razoável normalizar esse resultado, como eu pensava. Mas aqui estou procurando informações no site, e em todo lugar diz que a variável alvo deve ter dois valores - comprar ou vender. E se eu tiver uma perda em qualquer caso - comprar ou vender (e isso acontece!), então por que eu deveria cortar todas as variáveis negativas? E se é a presença de variantes negativas que afecta as estatísticas?
Em geral, eu gostaria de saber que redes funcionam (e onde obtê-las?) no caso extremo com um gatilho - comprar/vender/ não fazer nada, e no melhor caso com uma função (antes eu pedi uma função aqui porque eu estava procurando uma solução teórica, e agora eu fiz um roteiro que resume os preditores) que faz o ranking.
No apêndice um conjunto de preditores e alvos sem conversão - as duas primeiras colunas após o número de sequência (a propósito, é a sequência importante, se assim for, o que é de velho para novo ou como agora - novo no topo e velho no fundo).
Isto pode ser ensinado (sobre o quê), ou há algo mais que precisa ser feito?
Conselhos - leia todo o tópico desde o início, uma vez que as suas perguntas foram duplicadas muitas vezes, não vale a pena repetir a mesma coisa
MoD é uma abordagem sistemática onde você precisa saber muitas coisas, aprender tudo passo a passo.
As inundações locais dificultarão a leitura no final, mas o início e o meio estarão bem :)
Ainda não me conformei com nenhuma modificação em particular (já tenho 25 delas), continuo testando... decidi conseguir um grande número de negócios e curva similar ao OOS, pelo menos 3ª parte de trayne. Mas eu quero sempre treinar mais perto da data actual.
Foi notado que um conjunto de modelos, cada um dos quais é treinado usando características especiais e com ajustes individuais, é mais estável em AOS (há 10 modelos neste TS)
Monitorar teste de demonstração em perfil (como eu não parei em uma versão em particular e continuo melhorando, as versões em demonstração podem mudar periodicamente)
Óptimo, vamos lá!
Alglib tem kfold, alguém descobriu como trabalhar com ele? quase nenhuma documentação :)
Testado no verão passado, como todas as outras subespécies de NS. Funciona, assim como outros métodos, sem impressões especiais. Apenas uma coisa que diz respeito a todos os NS em algibe é que eles são dezenas de vezes mais lentos do que R. Bem, sim, aqui eles retraem os mesmos dados 10 vezes, mas em blocos diferentes - ou seja, 10 vezes mais lentos ainda)))
e em R kfold dá uma melhoria? Eu tenho lotes normalmente até 1000 exemplos, por isso não vai demorar tanto tempo.
se você fez - há algum código para salvar a estrutura mlp em um arquivo?
e em R kfold dá uma melhoria? Eu tenho lotes normalmente até 1000 exemplos, por isso não vai demorar tanto tempo.
se o fez, há algum código para guardar a estrutura mlp num ficheiro?
Ainda não o experimentei em R. O Dr. Trader parece dizer que melhora.
A poupar em algibe? Existem Serialize fi ries para NS, ensembles, andaimes, regressões - cada um tem o seu e a recuperação deles.
Há também apenas para NS com coeficientes de puxar do próprio NS https://www.mql5.com/ru/articles/2279 Comecei com ele (como um exemplo de trabalho), depois mudei para serializar.
Outra coisa se eu fiz normalização e remoção de preditores - tudo isso deve ser memorizado e depois aplicado a novos dados (graças ao Sr. Vladimir por uma dica) o artigo acima não o faz.
Em R Darch, por exemplo, ao normalizar (centro, escala) pela própria rede, ele se lembrará disso por si mesmo e o experimentará em dados futuros. Os outros pacotes R certamente se lembram de tudo também.
Conselhos - leia todo o tópico desde o início, uma vez que as suas perguntas foram duplicadas muitas vezes, não vale a pena repetir a mesma coisa
MoD é uma abordagem sistemática onde você precisa saber muitas coisas, aprender tudo passo a passo.
As inundações locais vão dificultar a leitura no final, mas o início e o meio estão bem :)
Tenho seguido o tópico em detalhe durante 6 meses - não me lembro de perguntas semelhantes, mensagens inteligentes que achei úteis para mim e escrevi no caderno - apenas 3.
Talvez haja mais no assunto, mas dada a quantidade de brigas - não é agradável de ler ...
Portanto, eu me relaciono com este tópico como um lugar onde eles podem dar respostas a um iniciante no assunto NS, bem, se as pessoas se arrependem por 5 minutos que responderiam perguntas ou dariam um link para a resposta (e a resposta que eu estava procurando e não encontrei), então é uma pena.
A aplicação tem um conjunto de preditores e alvos sem conversão - as duas primeiras colunas após o número de sequência (a propósito, é a sequência importante, se sim, o que é de velho para novo ou como agora - novo no topo e velho no fundo).
Isto pode ser ensinado (sobre o quê), ou algo mais deve ser feito?
Alvo - você tem regressão, não classificação. Eu desisti da regressão por agora. Acho que é melhor treinar 2 neurónios, por número de alvos, mas eu próprio ainda não fiz experiências suficientes com regressão - experimente por sua conta.
A sequência de colunas não é importante, o principal é dizer a NS que estes são alvos. Sequência de linhas é provavelmente melhor ter dados mais recentes no final (mas não necessariamente), muitos pacotes embaralham todas as linhas por padrão para treinamento uniforme. Caso contrário, a NS pode empatar em algum lugar no meio (mínimo local) e não chegar a dados novos. Dados recentes (últimos 10-20%) podem ser alimentados 2 a 3 vezes para que a rede aprenda melhor as últimas tendências do mercado - também uma opinião não testada por mim na prática.
Confira o blog do iniciante do tópico - ele ensinou regressão lá, um monte de bons pensamentos. Mas no final ele escreveu que tinha encontrado algum erro no código que tornava todos os resultados inválidos.
Por isso não tenho respostas claras e inequívocas, é por isso que todos se calam).