Eu tenho.... Eu tiro conclusões a partir dos testes de retaguarda no testador, qual você acha que é o resultado que você obtém se o seu sistema for treinado corretamente? Quase 90% de resultados de entradas corretas. Anteriormente os mesmos backtests não davam tal resultado, do qual concluo que o treino neste caso estava correcto.
Tenta o mesmo neste caso.
Não percebo bem a ideia. Posso dar agora um conselheiro em troca de críticas construtivas e um relatório de erros. Por favor escreve-me pessoalmente.
Evgeny Dyuka: Não percebo bem a ideia. Já posso dar-lhe um EA em troca de críticas construtivas e relatórios de bugs. Manda-me uma mensagem na área pessoal.
Tentei tornar isto muito simples. Você ainda não tem um sistema, uma vez que você tenha um, você pode executá-lo através da história e tirar conclusões sobre como ele está pronto (treinado).
Tentei tornar isto muito simples. Você ainda não tem um sistema, mas assim que o tiver, você pode fazer o histórico e tirar conclusões sobre como ele está pronto (treinado).
Eu não posso fazer a história! Cada minuto que a previsão sai, leva de 12-17 segundos (até 22 segundos), são 1400 minutos em um dia. Um dia, o backtest vai levar horas...
Evgeny Dyuka: É irreal passar isto através da história! A previsão sai a cada minuto, leva 12-17 segundos (até 22 segundos), são 1400 minutos em um dia. Um dia, o backtest vai levar horas...
Bem... Em que parte da história você treina a rede neural em geral (5/30 minutos)?
Fui ver a ajuda deles, mas não entendo - é muito confuso. Vou tentar encontrar este ponto no vídeo mais tarde, é mais claro lá.
Mas eu vi que o CB acrescentou novas opções para a construção de árvores.
--grow-policy
A política de cultivo de árvores. Define como realizar a construção de árvores gananciosas.
Possíveis valores:
Árvore simétrica- Umaárvore éconstruída nível por nível até que a profundidade especificada seja atingida. Em cada iteração, todas as folhas do último nível da árvore são divididas com a mesma condição. A estrutura em árvore resultante é sempre simétrica.
Profundidade- Uma árvore é construída nível por nível até que a profundidade especificada seja atingida. Em cada iteração, todas as folhas não-terminais do último nível da árvore são divididas. Cada folha é dividida por condição com a melhor melhoria da perda.
Nota. Os modelos com esta política crescente não podem ser analisados usando o recursoPredictionDiff e só podem ser exportados para ajson ecbm.
Guia de perdas- Uma árvore é construída folha por folha até que o número máximo de folhas especificado seja alcançado. Em cada iteração, a folha não-terminal com a melhor melhoria da perda é dividida.
Faz sentido tirar o melhor partido de um conjunto de partições aleatórias em vez de uma partição aleatória de um conjunto de partições aleatórias (que produzirá ruído branco em vez de um modelo treinado). É assim que eles escrevem "a melhor melhoria das perdas" para 2 de 3 métodos.
As setas vermelhas já são consideradas obsoletas, mas isso não invalida o seu desempenho. Resumindo, nem um único menos em negócios até agora, caso você não tenha notado. Então, quem é o ***? :-)
Bem... Em que parte da história você treina a rede neural, de qualquer forma (5/30 minutos)?
Não é nada disso... Um modelo (uma rede neural) não dá o resultado certo. Pode aprender alguma coisa, mas não é suficiente. É por isso que eu faço 20-25 modelos com entradas diferentes. Agora tenho 25 modelos sinalizando ao mesmo tempo, e suas opiniões são consideradas com certo peso na previsão final. O cálculo de um modelo leva cerca de 0,5-0,7 segundos, totalizando 15-20 segundos + você ainda precisa preparar a data de entrada para 25 modelos, o que é muito trabalho para cada minuto )) A resposta pode ser reduzida para 1-3 segundos se eu usar multithreading corretamente em python, mas eu ainda não fiz isso. Eu treino modelos separadamente, no modo normal, ou seja, o conjunto de dados é recolhido do período de histórico de um ano e depois treina como de costume.
As setas vermelhas já são consideradas obsoletas, mas isso não invalida o seu desempenho. Resumindo, nem um único menos em negócios até agora, caso você não tenha notado. Então, quem é o ***? :-)
Evgeny Dyuka: Não é nada disso... Um modelo (neuronete) não dá o resultado certo. Pode aprender alguma coisa, mas não é suficiente. É por isso que eu construo 20-25 modelos com entradas diferentes. Agora tenho 25 modelos sinalizando ao mesmo tempo, e suas opiniões são consideradas com certo peso na previsão final. O cálculo de um modelo leva cerca de 0,5-0,7 segundos, totalizando 15-20 segundos + você ainda precisa preparar a data de entrada para 25 modelos, o que é muito trabalho para cada minuto )) A resposta pode ser reduzida para 1-3 segundos se eu usar multithreading corretamente em python, mas eu ainda não fiz isso. Eu treino modelos separadamente, no modo normal, ou seja, o conjunto de dados é recolhido do período de histórico de um ano e depois treina como de costume.
Quão sério... Agora só tens de ter a certeza que podes mesmo negociar com ele.
Eu tenho.... Eu tiro conclusões a partir dos testes de retaguarda no testador, qual você acha que é o resultado que você obtém se o seu sistema for treinado corretamente? Quase 90% de resultados de entradas corretas. Anteriormente os mesmos backtests não davam tal resultado, do qual concluo que o treino neste caso estava correcto.
Tenta o mesmo neste caso.
Posso dar agora um conselheiro em troca de críticas construtivas e um relatório de erros. Por favor escreve-me pessoalmente.
Não percebo bem a ideia.
Já posso dar-lhe um EA em troca de críticas construtivas e relatórios de bugs. Manda-me uma mensagem na área pessoal.
Tentei tornar isto muito simples. Você ainda não tem um sistema, uma vez que você tenha um, você pode executá-lo através da história e tirar conclusões sobre como ele está pronto (treinado).
Tentei tornar isto muito simples. Você ainda não tem um sistema, mas assim que o tiver, você pode fazer o histórico e tirar conclusões sobre como ele está pronto (treinado).
É irreal passar isto através da história! A previsão sai a cada minuto, leva 12-17 segundos (até 22 segundos), são 1400 minutos em um dia. Um dia, o backtest vai levar horas...
Bem... Em que parte da história você treina a rede neural em geral (5/30 minutos)?
Fui ver a ajuda deles, mas não entendo - é muito confuso. Vou tentar encontrar este ponto no vídeo mais tarde, é mais claro lá.
Mas eu vi que o CB acrescentou novas opções para a construção de árvores.
A política de cultivo de árvores. Define como realizar a construção de árvores gananciosas.
Profundidade- Uma árvore é construída nível por nível até que a profundidade especificada seja atingida. Em cada iteração, todas as folhas não-terminais do último nível da árvore são divididas. Cada folha é dividida por condição com a melhor melhoria da perda.
Guia de perdas- Uma árvore é construída folha por folha até que o número máximo de folhas especificado seja alcançado. Em cada iteração, a folha não-terminal com a melhor melhoria da perda é dividida.
12-17 segundos (até 22 segundos)
É preciso aprender?
As setas vermelhas já são consideradas obsoletas, mas isso não invalida o seu desempenho. Resumindo, nem um único menos em negócios até agora, caso você não tenha notado. Então, quem é o ***? :-)
Bem... Em que parte da história você treina a rede neural, de qualquer forma (5/30 minutos)?
Um modelo (uma rede neural) não dá o resultado certo. Pode aprender alguma coisa, mas não é suficiente. É por isso que eu faço 20-25 modelos com entradas diferentes. Agora tenho 25 modelos sinalizando ao mesmo tempo, e suas opiniões são consideradas com certo peso na previsão final. O cálculo de um modelo leva cerca de 0,5-0,7 segundos, totalizando 15-20 segundos + você ainda precisa preparar a data de entrada para 25 modelos, o que é muito trabalho para cada minuto )) A resposta pode ser reduzida para 1-3 segundos se eu usar multithreading corretamente em python, mas eu ainda não fiz isso.
Eu treino modelos separadamente, no modo normal, ou seja, o conjunto de dados é recolhido do período de histórico de um ano e depois treina como de costume.
As setas vermelhas já são consideradas obsoletas, mas isso não invalida o seu desempenho. Resumindo, nem um único menos em negócios até agora, caso você não tenha notado. Então, quem é o ***? :-)
Você tem um monitor de conta?
Não é nada disso...
Um modelo (neuronete) não dá o resultado certo. Pode aprender alguma coisa, mas não é suficiente. É por isso que eu construo 20-25 modelos com entradas diferentes. Agora tenho 25 modelos sinalizando ao mesmo tempo, e suas opiniões são consideradas com certo peso na previsão final. O cálculo de um modelo leva cerca de 0,5-0,7 segundos, totalizando 15-20 segundos + você ainda precisa preparar a data de entrada para 25 modelos, o que é muito trabalho para cada minuto )) A resposta pode ser reduzida para 1-3 segundos se eu usar multithreading corretamente em python, mas eu ainda não fiz isso.
Eu treino modelos separadamente, no modo normal, ou seja, o conjunto de dados é recolhido do período de histórico de um ano e depois treina como de costume.
Quão sério... Agora só tens de ter a certeza que podes mesmo negociar com ele.