Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 122
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
Троллинг зачетный))) угараю...
Не для всех. Для чего это нужно, говорил. Так же это может свидетельствовать и о несостоятельности алгоритма или пр. Ну не будем
о грустном))) Никелодеону нравится (только для начала посмотри какую куйню он сует))), тебе нравится, вот и чудно))) Автоматическое
масштабирование происходит?, заепись!, мона пихать все что угодно))) угараю... Но это не пирожки... фастфуд)))
Глянул для интереса... На одних и тех же данных, у меня получается трен=93.2%, тест(применение модели к новым данным)=92.7%.
"Фастфуд_№9" (Тестировалось: Загрузка-> создание модели-> скриншот-> перезагрузка-> создание модели...) дал следующие результаты-
ШО ЭТО БЫЛО??
Я к тому, что надо понимать, что же такое эта нейросеть и что подавать на входы.
Пока что дальше, чем 25,000 паттернов подать на входы, вы не ушли.
А стоило бы задуматься -- может быть, нервосетка просто их тупо выучила?
Или нашла кусок пожирнее и на нём обучилась?
Я к тому, что надо понимать, что же такое эта нейросеть и что подавать на входы.
Пока что дальше, чем 25,000 паттернов подать на входы, вы не ушли.
А стоило бы задуматься -- может быть, нервосетка просто их тупо выучила?
Или нашла кусок пожирнее и на нём обучилась?
Что то вообще не понятно что вы хотели сказать?? можете как то перефразировать что ли
то что лично моя модель отлично понимает мои данные это я знаю, но вот реакция новой цены на выученые старые паттерны иная - зачастую противоположная
то что лично моя модель отлично понимает мои данные это я знаю, но вот реакция новой цены на выученые старые паттерны иная - зачастую противоположная
А как у Вас формируются паттерны?
ну как, так же как и у всех... нейросеть формирует при обучении
ну как, так же как и у всех... нейросеть формирует при обучении
Нейросеть формирует паттерн? - а я думал что нейросеть только учится правильно реагировать на паттерны. А паттерны - это некая текущая рыночная ситуация, описанная с помощью индикаторов, геометрических построений или каких то других манипуляций с ценой.
Так вот, как описываете паттерн? - рынок реагирует на паттерны в будущем по другому не потому ли, что и не было никаких паттернов, вернее так как описали в виде паттернов это и не то, что на самом деле реагирует рынок.
Есть ещё и другой очень важный момент. Если сеть тренируют на слишком "жесткие" ответы, то в будущем малейшее отклонение от правильного ответа будет ошибкой. Попробуйте формулировать более "мягкие" ответы, тогда дело пойдет веселее.
1) Нейросеть формирует паттерн? - а я думал что нейросеть только учится правильно реагировать на паттерны. А паттерны - это некая текущая рыночная ситуация, описанная с помощью индикаторов, геометрических построений или каких то других манипуляций с ценой.
2) Так вот, как описываете паттерн? -
3) рынок реагирует на паттерны в будущем по другому не потому ли, что и не было никаких паттернов, вернее так как описали в виде паттернов это и не то, что на самом деле реагирует рынок.
4) Есть ещё и другой очень важный момент. Если сеть тренируют на слишком "жесткие" ответы, то в будущем малейшее отклонение от правильного ответа будет ошибкой.
5) Попробуйте формулировать более "мягкие" ответы, тогда дело пойдет веселее.
1) Мы говорим на разной терминологии.... в нейросеть подаются предикторы (информация) как привило в виде ВР, как правило индикаторы, это не есть паттерны, это предикторы....
Потом сеть при обучении на данных делит эти данные на группы по схожести или кластера или паттерны я это имел ввиду когда говорил паттерн..
2) Я так понял что вы называете паттернами предикторы, если так то отвечу пользуясь вашей терминологией
3) Если бы не было никаких патернов то был бы хаос и рандом и на выходе моей сети была не функция которая практически 100% обратно коррелирует с ценой(обратная реакция на выученные паттерны) а просто какая то ни с чем не связанная, рандомная функция, а такого нету...
4) Это есть переобучение ### не правильно понял реплику..... Да, вы абсолютно правы, я думаю над этим, но пока не получается, именно поэтому я проверяю свою модель исключительно на торговле на новых данных, не на распознавании новых данных а на торговле на новых данных
5) У меня целевая (ответы) это развороты, как их можно смягчить ? Я пробовал делать такую целевую которая имитировала тейк профит и стоп-лос те получается то же смягчение по вашему, но каких то интерестных результатов я не получил, может плохо смотрел, хз
1) Если бы не было никаких патернов то был бы хаос и рандом и на выходе моей сети была не функция которая практически 100% обратно коррелирует с ценой(обратная реакция на выученные паттерны) а просто какая то ни с чем не связанная, рандомная функция, а такого нету...
2) У меня целевая (ответы) это развороты, как их можно смягчить ? Я пробовал делать такую целевую которая имитировала тейк профит и стоп-лос те получается то же смягчение по вашему, но каких то интерестных результатов я не получил, может плохо смотрел, хз
1. Так я и не получил ответ, каким образом строится/определяется/детектируется паттерн? - понимаю, что вопрос, возможно, слишком интимный, можете не отвечать.
2. Развороты - это даже не слишком "жесткий" ответ, а вообще из разряда "не знаю откуда и не знаю что". Вот на следующей свече разворот, нет? - ещё через одну? - нет, неправильно! - а может на четвертой свече будет разворот? - ага, разворот, прошло 150 пунктов, развернулось назад, а нет, это был не разворот а коррекция, хотя не, всё таки разворот... Нет возможности дать определение "разворота"! - а значит и нет возможности научить их определять не то что заранее, но и даже в текущий момент.