Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 284
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
Пол ветки проливаю свет: предикторы не обладают предсказывающей способностью и являются шумом для целевой переменной. Поэтому на при обучении модель переобучается, а переобученная модель НЕ имеет никакого отношения к ее будущему использованию. ШУМ ОН И В АФРИКЕ ШУМ, ВОДНО ПРИМЕНЕНИИ ОДИН РЕЗУЛЬТАТ, А В ДРУГОМ ДРУГОЙ.
Y Ну вообщето речь шла про классификатор. Ну и что. Вообщем для прогназирования нужно построить индикатор изменения цены за 10 баров. Сдвинуть его на один бар назад. Это и будет целевая функция. Достаточно обучить сеть так чтобы ошибка между выходом сети и целевой функцией была минимальна, то есть на входные данные нужно чтобы сеть реагировала как лид от персентченч10%. Вот что мне полезное дало с НШ это то что там работаешь сразу со всем индикатором, и есть возможность делать бесконечные вложения индикатор от индикатора. Есть у меня задумка такая. Дело в том что там есть одна очень интересная классификационная сеть. А чтто если натренировать несколько таких сеток в НШ на определённом участке, потом выгрузить эти значения в оптимизатор Решетова, и посмотреть получится ли увеличить уровень обобщения. Ведь тут я как понимаю получается глубокое обучение, когда на вход сети подаётся не сам вход, а результат работы сети на этих входах. Народ, я правильно понимаю понятие глубокого обучения?
Когда сначала обучаем сеть на входных данных, потом результат работы нескольких сетей обученных на одних и тех же данных, подаём на вход другой сети, тем самым получая лучший уровень обобщения. Так ли это, Ребята????
Владимир посмотрите пожалуйста мой пост про твиттер, несколькими страницами ранее писал..... Может вы мне с этим поможете
Y Ну вообщето речь шла про классификатор. Ну и что. Вообщем для прогназирования нужно построить индикатор изменения цены за 10 баров. Сдвинуть его на один бар назад. Это и будет целевая функция. Достаточно обучить сеть так чтобы ошибка между выходом сети и целевой функцией была минимальна, то есть на входные данные нужно чтобы сеть реагировала как лид от персентченч10%. Вот что мне полезное дало с НШ это то что там работаешь сразу со всем индикатором, и есть возможность делать бесконечные вложения индикатор от индикатора. Есть у меня задумка такая. Дело в том что там есть одна очень интересная классификационная сеть. А чтто если натренировать несколько таких сеток в НШ на определённом участке, потом выгрузить эти значения в оптимизатор Решетова, и посмотреть получится ли увеличить уровень обобщения. Ведь тут я как понимаю получается глубокое обучение, когда на вход сети подаётся не сам вход, а результат работы сети на этих входах. Народ, я правильно понимаю понятие глубокого обучения?
Когда сначала обучаем сеть на входных данных, потом результат работы нескольких сетей обученных на одних и тех же данных, подаём на вход другой сети, тем самым получая лучший уровень обобщения. Так ли это, Ребята????
=========================================================
Нет не так. То что Вы описываете stacked NN. А глубокое обучение это совсем другое...
Удачи
Владимир посмотрите пожалуйста мой пост про твиттер, несколькими страницами ранее писал..... Может вы мне с этим поможете
Ну так вы моглибы пояснить в двух словах, что это, хотя бы примерно...?????
Я читал Ваш пост, помочь не могу так как не занимался текстовыми данными. Много примеров видел. Если найду ссылку, сброшу.
Да тут не этом проблема, текст майнить я тоже не умею, но научусь , гугл поможет, проблема в другом , в том что я сам пакет запустить не могу, не могу сконектиться с твитером, а если еще проще не могу настроить подключение, хоть пример дан как это делать , но там есть непонятка с пинкодом, тупо не могу понять куда его надо вписать
Владимир посмотрите пожалуйста мой пост про твиттер, несколькими страницами ранее писал..... Может вы мне с этим поможете
Вот посмотрите https://github.com/maxbbraun/trump2cash
PS Самому подымать анализ новостных потоков в машиночитаемый вид, задача очень масштабная, с множеством подводных камней. Рекомендую https://www.accern.com/ попробовать, я пользуюсь, очень доволен.
scale() не подходит он со своей хитрой нормализацией постоянно делает различные диапазоны...
Всем спасибо кто пытался помочь
Самому потребовалось отобразить в диапазон. Так как ранее делал, то посмотрел. Я неверно дал ссылку. Есть пакет (а не функция) scales, в нем полно самых разных масштабирований. Для вас, как мне кажется, подходит recsale. Например.
отображает в указанный диапазон. И куча других подобных функций в указанном пакете
Вы о глубоком обучении или о stackedNN?