Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 606

 
elibrarius:
Воот! Потому завышение числа нейронов тоже вредно. Будет не обобщение а запоминание вместе с шумом.

ну либо регуляризация\ранний останов.. но это сам фиг реализуешь :)) и я чуствую даже с пакетами замучаешься..

вот статейку нагуглил.. тут вкратце обо всем http://ai-news.ru/2016/05/tehnologii_fondovogo_rynka_10_zabluzhdenij_o_nejronnyh_setyah_578372.html

Технологии фондового рынка: 10 заблуждений о нейронных сетях
Технологии фондового рынка: 10 заблуждений о нейронных сетях
  • ai-news.ru
Нейронные сети - один из самых популярных классов алгоритмов для машинного обучения. В финансовом анализе они чаще всего применяются для прогнозирования, создания собственных индикаторов, алгоритмического трейдинга и моделирования рисков. Несмотря на все это, репутация у нейронных сетей подпорчена, поскольку результаты их применения можно...
 

Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)

Теоретики !!

Когда будет практика?

Чтобы не повторяться, надеюсь Николай, не против цитирования. В чем с ним полностью согласен.

С простым апроксиматором справиться не можете? ))

От теории к практике
От теории к практике
  • 2018.01.22
  • www.mql5.com
Добрый вечер, уважаемые трейдеры! Решил было на какое-то время покинуть форум, и сразу как-то скучно стало:)))) А просто читать, увы - неинтересно...
 
Maxim Dmitrievsky:

...

НС не извлекает никакие признаки, признаки подаются на вход. Она либо понижает размерность, либо зазубривает все комбинации (с увеличением кол-ва нейронов)

Понятно, вы сами признаки извлекаете, а потом их подаете на вход НС. Если у вас уже есть признаки, зачем вам НС?

Видимо мы вами разные книжки читаем, и по разному.))

 
Yuriy Asaulenko:
Видимо мы вами разные книжки читаем, и по разному.))

что там читать, больше нейронов - больше переобучения. Меньше нейронов - хуже аппроксимация. Норм нейронов - все норм, но на рынке такое все равно не работает в обще случае из-за нестационарности.

 
Yuriy Asaulenko:

Понятно, вы сами признаки извлекаете, а потом их подаете на вход НС. Если у вас уже есть признаки, зачем вам НС?

Видимо мы вами разные книжки читаем, и по разному.))


ну так вы опишите поподробней что и ка подаете, нарисуйте схемку.. а то догадываться сложно

я делал по классике, как обычно.. подавал мусор на вход и получал мусор на выходе

 
Vizard_:

Package learningCurve, R, Learning Curve(обучающая кривая).


да, норм, спасибо ) мб заюзаю потом

 
Maxim Dmitrievsky:

ну так вы опишите поподробней что и ка подаете, нарисуйте схемку.. а то догадываться сложно

я делал по классике, как обычно.. подавал мусор на вход и получал мусор на выходе

Эт вы у нас по схемкам.) У Хайкина все это есть. переписывать учебник прикажите?)
 
Yuriy Asaulenko:
Эт вы у нас по схемкам.) У Хайкина все это есть. переписывать прикажите?)

ну вы про свертку или про что? у него много чего есть, аж на 1000 с х...м страниц :D

если вы ничему не учите НС значит у вас свертка, тобишь сжатие данных.. кол-во входов и выходо в НС примерно одинаковое.. Может быть только такой вариант

но MLP это supervised метод, и юзать его как свертку это вообще как-то странно

 
Maxim Dmitrievsky:

ну вы про свертку или про что? у него много чего есть, аж на 1000 с х...м страниц :D

если вы ничему не учите НС значит у вас свертка, тобишь сжатие данных.. кол-во входов и выходо в НС примерно одинаковое.. Может быть только такой вариант

Мы со слоев начали.)

Что касается что у меня и как учу, так это я подробно рассказывал, и даже не один раз.

 
Yuriy Asaulenko:

Мы со слоев начали.)

Что касается что у меня и как учу, так это я подробно рассказывал, и даже не один раз.


15-20 входов не пойми чего, + монте-карло не пойми каким образом туда добавленное.. и цена еще подается

это не подробно :)

со слоями все понятно в целом

Причина обращения: