Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 602
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Quanto ao interesse, talvez você já tenha ouvido falar sobre gráficos TensorFlow, Protocol Buffers, geração de código para diferentes plataformas e idiomas, ou seja, essencialmente de baixo nível, então eu faço o mesmo, apenas para a minha linguagem NS e MQL.
Não só já ouvi falar disso, como o uso. Mas com a linguagem R para execução em MT. Portanto, temos uma abordagem e uma direcção diferentes. Os meus desenvolvimentos não lhe serão úteis. Você provavelmente ainda não ouviu falar - Hlaiman EA Generator.
Já ouvi falar, lê-a. Não da maneira que eu quero ir.
Visualização de gráficos, topologias NS, serialização, formatos ProtoBuf, processamento de lotes e importação/exportação de matrizes n-dimensionais Pesos NumPy de NS, etc.
Se você tem tal informação ou experiência na sua realização, eu estaria disposto a discuti-la com você.
Vou repetir mais uma vez. Temos uma abordagem e uma direcção diferentes. A minha experiência não lhe servirá de nada.
Boa sorte.
Talvez, pelo contrário, os nossos desenvolvimentos sejam úteis para si, por exemplo Hlaiman EA Generator com consolas Python e R - ambiente integrado contendo elementos de TensorBoard e RStudio, componentes nativos NS e ligação com terminais MT4, MT5 via DLL, NamedPipes e REST.
Vá lá, Mikhail.
mas é uma máquina virtual, e eles usam a sua própria gpuha).
Isso faz-me lembrar. Eu já vi este projecto. Estou certo de que em tais projetos é possível criar e salvar, assim como trocar modelos antes de querer ensiná-los. Porque, com o empurrão que veio para empurrar este recurso não funcionou. Há um litro sobre o assunto... Leia-o ...
Isso faz-me lembrar. Eu já vi este projecto antes. Estou certo de que tais projetos têm a capacidade de criar e salvar, assim como de trocar modelos antes de você querer ensiná-los. Porque, com o empurrão que veio para empurrar este recurso não funcionou. Há um litro sobre o assunto... ...para ler...
Há um código Python padrão, a interface é aprendida em 15 minutos. Pelo menos, entendi tudo de uma vez, mesmo não conhecendo muito bem píton... O básico de píton é aprendido em vários dias. Tudo o resto - as liberdades do MO. Em resumo, é muito fácil de começar. Mas se você não tem certeza do que precisa - é melhor não se envolver :) Eu estou apenas aprendendo redes neurais diferentes lá.
Você deveria, porque você está apegado a um preditor e não conhece o básico para poder começar. É preciso pelo menos um ano para aprender o básico sem nenhuma habilidade matemática.
A vantagem é que você não precisa instalar o ambiente no seu computador e não precisa dele para pesquisar ou estudar o idioma.
por exemplo, Bayesian terwer - você sabe como NS funciona em essência? sobre distribuições a priori e a posteriori lá, paradoxo Monty Hall, métodos de treinamento... Ou como a SVM é diferente da RBMhá um código python normal, a interface é aprendida em 15 minutos. Pelo menos entendi tudo de uma vez, mesmo sem conhecer bem python... as noções básicas de python são aprendidas em poucos dias. Tudo o resto - as liberdades do MO. Em resumo, é muito fácil de começar. Mas se você não tem certeza do que precisa - é melhor não se envolver :) Eu estou apenas aprendendo redes neurais diferentes lá.
Devias... porque estás apegado a um preditor e não sabes o básico para poderes começar. É preciso pelo menos um ano para aprender o básico sem nenhuma habilidade matemática.
o lado positivo é que você não precisa instalar o ambiente no seu computador e não precisa dele para nenhuma pesquisa ou aprendizagem de línguas
Do que estás a falar? Conheço muito bem o básico do MoD. A sintaxe Python, etc. é outra questão. De acordo. Quero verificar os serviços públicos, como eles constroem modelos e se eles são melhores do que os meus no OOS. Eu já posso tirar conclusões aí. Teoricamente, é possível replicar os princípios básicos do otimizador para tornar uma característica comparativa adequada....
O que estás a fazer? Conheço muito bem o básico do MoD. A sintaxe Python, etc. é outra questão. De acordo. Quero verificar os serviços públicos, como eles constroem modelos e se eles são melhores do que os meus no OOS. Eu já posso tirar conclusões aí. Teoricamente é possível repetir os princípios básicos do otimizador para que a característica comparativa seja adequada....
Bem, para repetir o otimizador você precisa estudar toda a teoria, incluindo as probabilidades... Tais coisas não são apenas entendidas ao estalar de um dedo )
Eles são escritos por pessoas assustadoramente inteligentes )
Ivan, por exemplo, escreveu o seu Hlaimann ... isso é uma chatice, tente escrever algo assim :)
Você e eu, os usuários só podem invejá-lo em silêncio e aprender o básico!
Bem, para replicar um otimizador você precisa estudar toda a teoria, incluindo as probabilidades... tais coisas não são apenas realizadas num piscar de olhos )
São escritas por pessoas muito inteligentes )
Ivan, por exemplo, escreveu o seu Hlaimann ... isso é uma chatice, tente escrever algo assim :)
Você e eu, usuários como nós, só precisamos ter inveja em silêncio e aprender o básico.
O principal é compreender o princípio da abordagem. A implementação será diferente para todos....
O principal é compreender o princípio da abordagem. A implementação será diferente para todos....
o princípio da abordagem é tudo matemática não-intuitiva :)
exemplo simples
Isso foi uma piada. Sem brincadeiras - torcer a torcida, ver como ela afeta.
Se os inputs forem adequados para a tarefa, você pode fazê-lo em "1 neurônio".
No contexto do mo, ideologicamente correto em tóxico-a.
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Professor em redes profundas - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31 min. "Ainda não há muita ciência lá fora, mas muita magia voodoo."
Ainda nem consigo perceber o que é melhor - sigmóide ou tangente... ) Alguns dizem tangente, agora estou a ler isso.
E seria interessante otimizar a inclinação, mas isso pode ser feito em um pacote homebrew. Os pacotes readymade provavelmente não permitem fazer isso.
Eu estava comparando estas características - sigmoid dá menos erro do que tangente. Mas talvez isto só seja verdade para uma secção escolhida aleatoriamente do teste. Precisamos de fazer uma comparação maior.
Eu não acho que o segundo parágrafo seja importante. Um deslocamento em um neurônio mudará 0,5 sigmoid para 0 se der menos erro, e 0 tangente a qualquer outro valor também mudará.
E seria interessante otimizar a inclinação, mas isso pode ser feito em um pacote homebrew. Os pacotes readymade provavelmente não permitem fazer isso.
Eu estava comparando estas características - sigmoid dá menos erro do que tangente. Mas talvez isto só seja verdade para uma secção escolhida aleatoriamente do teste. Precisamos de fazer uma comparação maior.
eles dizem que ReLU é melhor :)
a libe Fuzzy mt5 tem todos os tipos de f-ions, e a partir das peças você pode construir o NS original, meio NS meio perito, mas treinar no otimizador então