нейронная сеть и входы - страница 36
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
pdf не хочет крепить, rar тоже. Чего тебе надобно?
поясните:
сначала оценивались четыре модели и результат был таков
1. mlpe с показателями AUC=0,924 и Acc=85,7%
2. DT с показателями AUC=0,877 и Acc=84,4%
3. mlp с показателями AUC=0,874 и Acc=81,7%
4. svm с показателями AUC=0,857 и Acc=82,4%
т.е. ансамбль многослойных нейросетей активированных различными (случайными) начальными значениями весов показал результаты лучше чем andomForest и дерево решений?
Нет. Ансамбль лучше чем DT,mlp и svm. Показатели RF и ada приведены дальше и они лучше.
разница в показателе Acc между 85,7% и 89,4% даст существенное улучшение прогноза?
У меня линейная регрессия и нелинейная регрессия дают показатели Multiple R для, например, золота 0,95485489 и 0,97386429 соответственно. Никакого существенного улучшения прогностических свойств модели на практике я не обнаружил - в торговле
Показатель Асс=91% для модели ada. А это очень хорошо. Регрессией не занимался. Вернее занимался но не понравилось.
Показатель Multiple R что показывает? Не встречал его.
Показатель Асс=91% для модели ada. А это очень хорошо. Регрессией не занимался. Вернее занимался но не понравилось.
Показатель Multiple R что показывает? Не встречал его.
Multiple R - коэффициент множественной корреляции
вопрос - есть два метода. Использование одного дает точность прогноза, например, на 1-3% лучше второго - это не даст ощутимого преимущества в торговле одного метода над вторым.
Теперь если угол наклона поделить на отклонение, получим одно значение полностью характеризующее торговлю. Теперь это можно использовать как фитнесс функцию для настройки.
Это вы, извините, показатель Шарпа "придумали". Кстати, действительно хороший показатель.
Этого учителя попробуйте. (https://www.mql5.com/ru/code/903). Лучше не придумать.
Входы любые на ваше усмотрение, можно даже OHLC.
Это не Учитель, это двоечник. Как в анекдоте.
Разговор в троллейбусе.
-Вы не подскажите когда будет остановка Какаято?
-Смотрите за мной. как только я выйду, Ваша предыдущая.
В Вашем случае нужно иметь прогноз по крайней мере на три бара вперед. А это регрессия.
И если Вы думаете, что Вы здесь первопроходец, забудьте. Это направление истоптано основательно. Читайте больше.
Удачи
Это не Учитель, это двоечник. Как в анекдоте.
Разговор в троллейбусе.
-Вы не подскажите когда будет остановка Какаято?
-Смотрите за мной. как только я выйду, Ваша предыдущая.
В Вашем случае нужно иметь прогноз по крайней мере на три бара вперед. А это регрессия.
И если Вы думаете, что Вы здесь первопроходец, забудьте. Это направление истоптано основательно. Читайте больше.
Удачи
Смешно)
Нету там никакой регрессии, регрессию Вы подаете на вход в Вашем примере.
Посмотрел я "Ваш" BBCI он ничем не лучше и к тому же глючный.
Предлагайте входные данные (исключая OHLC) и учителя.
Я ни на что не претендую, Вы просили я предложил.
Похоже Вы не разобрались, и регрессия у вас в мыслях.
Топтайте дальше. Удачи.
На вход можно подать данные после спектрального преобразования входного вектора.
Задачей нейросети в таком случае может выступать прогноз "будущего" спектра. Немного покопал эту тему. Думаю смысл в таком преобразовании есть, хотя и ресурсоёмкие расчеты. Вот ЗДЕСЬ я по подробней описал, несколько вариантов применения.