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Eu não sei sobre python, mas r-ka não é muito bom nisso, ou não sei como fazê-lo, então eu inventei isto...
No katbust você também pode escrever o seu próprio ficheiro de perdas e usá-lo para julgar um estagiário.
Só não vejo muito sentido, os normais são suficientes...No mesmo Katbust você pode escrever o seu próprio fator de perda e estimar por ele no teste do trem\\
Só não vejo a questão, os normais são suficientesem katbusta há uma métrica para maximizar o lucro com o mínimo de drawdown?)
bem katbusta tem uma métrica para maximizar os lucros com o mínimo de drawdown ? ))
bem escreva um eps e coloque-o como eval_metric
Eu só uso R^2 para otimização
bem, escreva um eps e coloque-o como eval_metric
Eu só uso R^2 para otimização
Vou ter de tentar isso, eu não sabia...
o que é um eps
Vou ter de tentar isso, eu não sabia...
O que é um Eps?
faz sentido escrever seus próprios f.i.s, sim... a pergunta é qual é o melhor.
eprst
maldição
um tipo escreveu-me uma mensagem daqui que está a optimizar para alguma instabilidade Lyapunov.
Teria de perguntar a https://www.mql5.com/ru/users/alexeynikolaev2 se é suficientemente bom. Ele certamente sabe)).
Faz sentido escrever o seu próprio f.i.s., sim... a questão é qual é melhor
eeprst
maldição
Um camarada escreveu-me que ele está a optimizar pela instabilidade de Lyapunov.
Eu não sei sobre Lyapunov, mas funções de fitness é todo um "mundo" de novas possibilidades, muito mais soluções ótimas...
Por exemplo, temos uma "meta global" para maximizar o lucro com o mínimo de drawdown...
Podemos dizer - "AMO", mas se pensarmos em características que irão melhorar o "alvo global"...
E vai procurar soluções, vai "pensar em algo" em si mesmo que você nunca pensaria, e até mesmo muito...
Eu não sei sobre Lyapunov, mas a função fitness é todo um "MUNDO" de novas possibilidades, soluções muito mais otimizadas...
Por exemplo, temos um "objetivo global" de maximizar os lucros com um mínimo de drawdown...
Podemos dizer - "AMO", mas se pensarmos em características que irão melhorar o "alvo global"...
e vai procurar soluções, vai inventar coisas que você nunca inventaria, e ainda mais...
Ainda não percebi. O seu objectivo é definido pelas etiquetas. Se você os definir, os lucros e drawdowns serão os mesmos.
escrever normalmente )Eu ainda não entendo. O seu alvo é definido pelas marcas. O que você definir, o lucro e o drawdown serão os mesmos.
escrever normalmente )Eu não o explico bem.
Bem, há objectivos que não se podem expressar com tags, mas apenas através da procura do mínimo.
Por exemplo: eu quero criar um marcador informativo.
Posso criar etiquetas para ele? Não, não existe e nem sei como deve ser...
Mas posso descrevê-lo em termos de utilidade, um traço informativo é um traço, cujo treinamento irá melhorar significativamente o "objetivo global" - maximização do lucro com o mínimo de drawdown
Não posso criar etiquetas no IP (alvo informativo), mas posso descrevê-lo como uma maximização...
Agora podemos pegar numa rede com milhares de pesos e brincar com os seus pesos até encontrar o IP, ou seja, até maximizar ...
Ou não uma rede, podemos fazer o mesmo MSUA, ou podemos criar regras...
Brincar significa executar algum tipo de algoritmo de otimização, ou pesquisar ...
Eu não o explico bem((.
Bem, há alguns objectivos que não se podem expressar com etiquetas, apenas através da procura do mínimo
Por exemplo - eu quero criar um recurso informativo
Posso criar etiquetas para ele? Não, não existe e nem sei como deve ser...
Mas posso descrevê-lo em termos de utilidade, um traço informativo é um traço, cujo treinamento irá melhorar significativamente o "objetivo global" - maximização do lucro com o mínimo de drawdown
Não posso criar etiquetas no IP (alvo informativo), mas posso descrevê-lo como uma maximização...
Agora podemos pegar numa rede com milhares de pesos e brincar com os seus pesos até encontrar o IP, ou seja, até maximizar ...
Ou não uma rede, podemos fazer o mesmo MSUA, ou podemos criar regras...
Brincar significa executar algum tipo de algoritmo de otimização, ou pesquisar ...
Então você tem uma rede treinada e apenas muda de peso e vê como funciona com novos dados?
Na verdade, eu tenho uma rede vazia (eu a treino apenas para inicializá-la, porque não é auto escrita, mas a partir de um pacote).
Eu posso pensar em qualquer abstracção, qualquer alvo e escrever uma função de fitness.
Então deixe a genética começar a mudar os pesos da rede para que eu (rede) receba pelo menos algo semelhante ao meu objetivo no teste e no trem.
E isto é "mil vezes" mais profundo do que criar etiquetas e encaixar a regressão ou classificação.