Обсуждение статьи "Глубокие нейросети (Часть I). Подготовка данных"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Глубокие нейросети (Часть I). Подготовка данных:

Эта серия статей продолжает и развивает тему глубоких нейросетей (DNN), которые в последнее время вошли во многие прикладные области, включая трейдинг. Рассматриваются новые направления темы, на практических экспериментах проверяются новые методы и идеи. Первая статья серии посвящена подготовке данных для DNN.

Посмотрим вариацию и ковариацию наших переменных в наборе dataSetCap (это тот же набор dataSet, но очищенный и с импутированными локальными выбросами). Поскольку количество переменных (13) не позволяет разместить их на одном графике, разобьем их на две группы.

evalq(x.cap %>% tbl_df() %>% 
        cbind(Data = dataSetClean$Data, .,
              Class = dataSetClean$Class) -> 
        dataSetCap, 
      env)
require(GGally)
evalq(ggpairs(dataSetCap, columns = 2:7, 

              mapping = aes(color = Class),
              title = "PredCap1"), 
      env)

Outlier 6


Рис.14. Вариация и ковариация первой части набора данных с импутированными выбросами.

Автор: Vladimir Perervenko

 
MetaQuotes Software Corp.:

Опубликована статья Глубокие нейросети (Часть I). Подготовка данных:

Автор: Vladimir Perervenko

Владимир. Как всегда, спасибо за качественную статью. Обязательно проработаю.

 

Цифрофильтры + диплернинг интересное сочетание, только сами цифрофильтры бы подбирать генератором на автомате по ходу обучения, иначе бессмысленность, ИМХО

 
RTrade:

Владимир. Как всегда, спасибо за качественную статью. Обязательно проработаю.

На следующей неделе должна выйти часть_2(разработка и выбор предикторов). Там понадобятся результаты первой части.

Удачи

 
Vladimir Perervenko:

На следующей неделе должна выйти часть_2(разработка и выбор предикторов). Там понадобятся результаты первой части.

Удачи

Владимир.

По прошлому циклу статей. Запускал роботов на арендованном сервере на Амазоне. Из 40 моделей 5 были в плюс.

Для меня это хороший результат. Данные котировок, которые транслирует брокер отличаются от архивных данных. Поэтому модели работали не на тех данных, на которых учились.

Эти вещи вполне можно переносить на более понятные рынки. Если уж на forex  с его волантильностью, разводами удалось показать позитивный результат.

 

очень интересная статья

только всегда мучил вопрос: ну почему для нейронных сетей всегда выбирают какие то экзотические языки программирования (чаще php, тут R)

чем не угодил C# на котором пишет добрые 3/4 мира?

 
gedd:

очень интересная статья

только всегда мучил вопрос: ну почему для нейронных сетей всегда выбирают какие то экзотические языки программирования (чаще php, тут R)

чем не угодил C# на котором пишет добрые 3/4 мира?

Язык R ни разу не экзотический. Де факто и де юре стандартный язык для статистических вычислений. С# и R разный уровень абстраций, первый - это уровень реализации, второй это уровень моделей.

Если Вы погуглите, то будете удивлены местом R в рейтинге языков. А по поводу 3/ 4 - это Вы батенька загнули. Все зависит от решаемых задач.

Удачи

 
gedd:

очень интересная статья

только всегда мучил вопрос: ну почему для нейронных сетей всегда выбирают какие то экзотические языки программирования (чаще php, тут R)

чем не угодил C# на котором пишет добрые 3/4 мира?

Это чисто как Фреймворк для статанализа и проч. Основные все либы написаны на с++ с нейросетями, вы можете спокойно найти сайт конкретной либы и подключить как dll к МТ5, например

а все необходимые исследования сначала на R провести

 
Maxim Dmitrievsky:

Это чисто как Фреймворк для статанализа и проч. Основные все либы написаны на с++ с нейросетями, вы можете спокойно найти сайт конкретной либы и подключить как dll к МТ5, например

а все необходимые исследования сначала на R провести

Выделенное не понял. Пример какой нибудь?
 
Vladimir Perervenko:
Выделенное не понял. Пример какой нибудь?

Ну http://mxnet.io/ тот же, собрать как длл можно же, а некоторые пакеты идут уже с готовыми dll

или какой пример, как использовать сторонние библиотеки в MT5?

п.с. есть готовая собирать ничего не нужно http://mxnet.io/get_started/windows_setup.html

 
Maxim Dmitrievsky:

Ну http://mxnet.io/ тот же, собрать как длл можно же, а некоторые пакеты идут уже с готовыми dll

или какой пример, как использовать сторонние библиотеки в MT5?

Да, есть такие модели которые требуют создания ДЛЛ, но их очень немного и  их ДЛЛ не нужно  подключать к МТ. ДЛЛ просто устанавливается в Вашу систему. А вот последнее часто непросто.

Удачи

123
Новый комментарий
Причина обращения: