Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1268

 
Alexander_K2:

:))) Deixe o neto Kesha e seu pochekan Aliosha pensar e contar a história toda aqui, como no Juízo Final. E vou apenas converter os seus mandamentos em moeda. Lindo!

A Internet é uma grande aldeia onde a palavra se espalha rapidamente, pelo que as referências frequentes a
(cumulativo) levou à criação de indie por hindu e lamentos do nosso Messias sobre salvar almas através rl não deixou indiferente o autor deste fio)))
medium.com/@alexeybnk/improving-q-learning-agent-trading-stock-by-addding-recurrency-and-reward-shaping-b9e0ee095c8b

 
Vizard_:

medium.com/@alexeybnk/improving-q-learning-agent-trading-stock-by-addding-recurrency-and-reward-shaping-b9e0ee095c8b

gostos

 
Vizard_:
Aleksey Vyazmikin
Alesha, não grade e parâmetros, mas hiperparâmetros por grade, aleatoriamente ou assim por diante. Mas você tem que pensar como validar,
Mas você tem que pensar como validar (se necessário), não apenas aleatoriamente e com o quê, senão o jogo não vale o trabalho...

Senhor, qual é a diferença entre parâmetros e hiperparâmetros neste terrário? O nome da biblioteca seria apropriado para relatar...

Eu tenho um objetivo de testar o desempenho da GPU em python e linha de comando com modelos pequenos - 10-30 catbust árvores.

 
elibrarius:

Sim. E duplicar na DFSplitR para que o andaime de regressão também tenha a mesma funcionalidade

colocar valores diferentes

qcnt=15;

qmin=1;

qmax=5;

etc., o tamanho do arquivo não muda, o erro também não parece ter muito efeito.

Talvez eu não entenda bem, porque não tenho tempo para
 

A adição adequada de ruído ao RL evoca o resultado no traço com OOS, adicionando ruído à secção do traço também, é claro. Seguindo o exemplo desse artigo do DQN, mas eu o implementei ainda antes.

https://habr.com/ru/post/436628/

Claro, ele foi longe demais com a onda sinusoidal, uma frase muito simples para aprender, mas para procurar erros na lógica, tudo bem.

interessante como adicionar células LSTM "com as suas próprias mãos", vou ter que fazer uma tempestade de ideias


Улучшение агента на основе Q-Learning, торгующего stocks, путем добавления рекуррентности и формирования наград
Улучшение агента на основе Q-Learning, торгующего stocks, путем добавления рекуррентности и формирования наград
  • habr.com
Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию ещё один перевод моей новой статьи с медиума. В прошлый раз (первая статья) (Habr) мы создали агента на технологии Q-Learning, который совершает сделки на имитированных и реальных биржевых временных рядах и пытались проверить, подходит ли эта область задач для обучения с подкреплением. В этот раз мы...
 
O RNN e a LSTM estão na moda agora, alguém os experimentou no Metatrader? São supostamente úteis porque funcionam com sequências, que é exactamente o que as séries temporais de preços representam, enquanto a regressão convencional, que é o "cavalo de batalha da econometria", apenas funciona com uma distribuição normal com nuvens de pontos gaussianos.
 
Maxim Dmitrievsky:

estabelecer valores diferentes

qcnt=15;

qmin=1;

qmax=5;

etc., o tamanho do arquivo não muda, o erro não parece ter muito efeito.

Talvez eu não o tenha entendido bem, já que não tenho tempo para
Você também pode serrar não para arquivos de texto, mas para arquivos binários através de FileWriteStruct. Acho que os arquivos serão mais compactos e o processamento será mais rápido.
Antes de escrever os dados, você pode convertê-los para
Float, se você não precisar da dupla precisão (eu acho que não).
Provavelmente vou fazê-lo eu mesmo, quando a necessidade surgir.
 
Vasily Perepelkin:
Tenho uma boa ideia para usar RNN e LSTM, alguém os experimentou em Metatrader? Por idéia eles devem ser úteis, pois trabalham com seqüências, que são exatamente as séries temporais de preço. A regressão comum, que é "um cavalo de econometria de trabalho" só funciona com distribuição normal com nuvens de pontos gaussianos.

Use a biblioteca R.mqh e bibliotecas de keras/tensorflow, seja de R ou Python. Não há problema e funcionalidade total e estão disponíveis muitos exemplos para todos os gostos.

Boa sorte.

TensorFlow for R
  • J.J. Allaire
  • tensorflow.rstudio.com
Documentation for the TensorFlow for R interface
 
Vladimir Perervenko:

Use a biblioteca R.mqh e as keras/tensorflow que as bibliotecas querem de R querem o seu Python. Não há problema e a funcionalidade completa está disponível.

Boa sorte.

Vladimir, se tiveres monitorização, por favor envia-me o link na tua mensagem pessoal.
 
Renat Akhtyamov:
Vladimir, se tiveres monitorização, por favor envia-me um link na tua mensagem pessoal.

Eu não monitorizo os meus, não conheço os dos outros. O artigo citado acima não tem informação suficiente para ser reproduzível e o código é muito complicado. Eu acho que tudo pode ser implementado com camadas padrão de pacotes, sem usar o R6.

Boa sorte.

Razão: