Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 757

[Evgeny Raspaev]

Mihail Marchukajtes:

Попробуйте посмотреть вот тут

http://neuroshell.noxapredict.com/en_products.htm

Огромное спасибо))

[[Удален]]

никто еще deep q-learning изучать не начал? не с кем пообсуждать? :)

кстати, полезное коммьюнити, вступайте 

http://ods.ai/

[Evgeny Raspaev]

Maxim Dmitrievsky:

никто еще deep q-learning изучать не начал? не с кем пообсуждать? :)

кстати, полезное коммьюнити, вступайте 

http://ods.ai/

не охото регистрироваться, в чем суть сервиса? 

[[Удален]]

Evgeny Raspaev:

не охото регистрироваться, в чем суть сервиса? 

ну коммьюнити по нейросеткам же, и всему что с этим связано, в основном питон

[Evgeny Raspaev]

Maxim Dmitrievsky:

ну коммьюнити по нейросеткам же, и всему что с этим связано, в основном питон

Откуда вы узнали об opendatascience? (Имя и ник человека в slack-е, который вам рассказал и позвал) *
От кого написать? Может от тебя, может какие то бонусы тебе придут

[[Удален]]

Evgeny Raspaev:

Откуда вы узнали об opendatascience? (Имя и ник человека в slack-е, который вам рассказал и позвал) *
От кого написать? Может от тебя, может какие то бонусы тебе придут

нет там никаких бонусов :) можно написать все что угодно

[Anatolii Zainchkovskii]

интересно мнение, может уже возникала такая идея. что если в качестве входных данных представлять последовательность " фото"  графика со всеми желаемыми индикаторами? правда надо оговориться наверное , понятно что не сами фото а как бы нумерованные "картинки". сначала их классифицировать по схожести а потом пронумеровать эти классы. и уже номера классов использовать на вход.

[[Удален]]

Anatolii Zainchkovskii:

получили партию новых идей и все быстренько решили закодить и проверить ) 

Анатолий, вы же тоже леса юзаете? не подскажете как сохранить обученную модель и загрузить заново?

через сериализацию\десереализацию что-то не выходит

[Anatolii Zainchkovskii]

Maxim Dmitrievsky:

Анатолий, вы же тоже леса юзаете? не подскажете как сохранить обученную модель и загрузить заново?

через сериализацию\десереализацию что-то не выходит

юзаю, но пока на уровне более слабом чем вы. на счёт сохранения тоже задумывался. помоему есть вариант сохранения в файл именно массива. если не ошибаюсь то на выходе обученный лес представляет из себя массив.

[[Удален]]

Anatolii Zainchkovskii:

юзаю, но пока на уровне более слабом чем вы. на счёт сохранения тоже задумывался. помоему есть вариант сохранения в файл именно массива. если не ошибаюсь то на выходе обученный лес представляет из себя массив.

там есть такие поля у объекта (Trf - обученный лес), и только последнее поле массив

мб они как раз всю инфу и содержат, надо проверить

 Print(Trf.m_bufsize);
 Print(Trf.m_nclasses);
 Print(Trf.m_ntrees);
 Print(Trf.m_nvars);
 ArrayPrint(Trf.m_trees);

///////////////////////////////////
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   4730
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   1
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   10
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   2
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [   0] 473.00000   0.00000   0.55000 236.00000   0.00000   0.25000  99.00000   0.00000   0.15000  57.00000   1.00000   0.55000  35.00000   1.00000   0.35000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  15]  28.00000   1.00000   0.15000  21.00000  -1.00000   0.01000   1.00000   0.25000  26.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.03000   1.00000   0.45000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  30]  33.00000  -1.00000   0.04000  -1.00000   0.05000   1.00000   0.75000  45.00000   1.00000   0.65000  43.00000  -1.00000   0.06000  -1.00000   0.07000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  45]   1.00000   0.95000  55.00000   1.00000   0.85000  53.00000  -1.00000   0.08000  -1.00000   0.09000  -1.00000   0.10000   1.00000   0.55000  77.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  60]   1.00000   0.30000  70.00000   1.00000   0.15000  68.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.04000   1.00000   0.45000  75.00000  -1.00000   0.08000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  75]  -1.00000   0.10000   1.00000   0.75000  87.00000   1.00000   0.65000  85.00000  -1.00000   0.12000  -1.00000   0.14000   1.00000   0.95000  97.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  90]   1.00000   0.85000  95.00000  -1.00000   0.16000  -1.00000   0.18000  -1.00000   0.20000   0.00000   0.35000 144.00000   1.00000   0.45000 122.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 105]   1.00000   0.25000 115.00000   1.00000   0.15000 113.00000  -1.00000   0.03000  -1.00000   0.06000   1.00000   0.35000 120.00000  -1.00000   0.09000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 120]  -1.00000   0.12000   1.00000   0.75000 132.00000   1.00000   0.60000 130.00000  -1.00000   0.15000  -1.00000   0.21000   1.00000   0.85000 137.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 135]  -1.00000   0.24000   1.00000   0.95000 142.00000  -1.00000   0.27000  -1.00000   0.30000   0.00000   0.45000 194.00000   1.00000   0.55000 172.00000