Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 367
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
2 штуки с разными периодами, и один рси
но я хочу ансамбль самопереобучающихся НС или одну но оч. крутую.. постоянно юзать оптимизатор и надеяться на чудо не вариант
Если сложную - можно разместить ее на серверах гугла там или azure, там же обучить, потом просто отправлять ботом на сервак запросы и забирать результат.. и усе, никаких напрягов на компе или впс.. идея на миллион. Т.е. обучаем нарррмальную нейросеть в нормальном облаке, для этого предназначенном, а терминал используем просто для торговли и получения результатов
Тогда второй вариант - суй в НС все, что есть. Но есть два НО:
Ну почему же все?
Есть метода, апробированная в течение нескольких столетий. Даже не метода, а просто таки наука с большой буквы.
Называется астрология.
Там все по науке, все по полочкам. Суешь в нейросети, а они уж тучу денег обязательно принесут. Главное чтоб от балды все было.
Попробую ее скормить своей НС, и посчитаю корреляцию с целевой, для интереса) Только надо закодить расчет корелляции входных с выходными. Может сегодня успею... тогда напишу насколько кореллированы.
думаю, можно подобрать период регр когда станут неплохо коррелированы
Попробую ее скормить своей НС, и посчитаю корреляцию с целевой, для интереса) Только надо закодить расчет корелляции входных с выходными. Может сегодня успею... тогда напишу насколько кореллированы.
Че Вы прицепились к корреляциии?
Дмитрий Вам выше назвал несколько инструментов. Это не его изобретение. Отбор предикторов - один из важнейших кусков dataminig.
Не мучайтесь дурью.
Возьмите caret. Все по полочкам. Там есть три функции. Прекрасно работают.
Че Вы прицепились к корреляциии?
Дмитрий Вам выше назвал несколько инструментов. Это не его изобретение. Отбор предикторов - один из важнейших кусков dataminig.
Не мучайтесь дурью.
Возьмите caret. Все по полочкам. Там есть три функции. Прекрасно работают.
Че Вы прицепились к корреляциии?
Дмитрий Вам выше назвал несколько инструментов. Это не его изобретение. Отбор предикторов - один из важнейших кусков dataminig.
Не мучайтесь дурью.
Возьмите caret. Все по полочкам. Там есть три функции. Прекрасно работают.
А Вы много заработали таким подходом? ;) со своими карет и датамайнингом.. надо бы и честь знать )) Могу сказать что датамайнинг это вообще интуитивно понятная вещь для более-менее опытного трейдера, и датамайнер почти не нужен.. может быть иногда для каких-то ну совсем не очевидных вещей, а в остальном все очевидно.. Это как постоянно пользоваться калькулятором или просто выучить таблицу умножения.. Это как бумажная волокита, не приводящая к результату, просто процесс ради процесса.. если не знаешь где искать то не найдешь через датамайнер НИКОГДА. Это уже подтвердили многие люди здесь, которые так и не нашли хороших предикторов.
А Вы много заработали таким подходом? ;) со своими карет и датамайнингом.. надо бы и честь знать )) Могу сказать что датамайнинг это вообще интуитивная вещь для более-менее опытного трейдера, и датамайнер почти не нужен.. может быть иногда для каких-то ну совсем не очевидных вещей, а в остальном все очевидно.. Это как постоянно пользоваться калькулятором или просто выучить таблицу умножения.. Это как бумажная волокита, не приводящая к результату, просто процесс ради процесса.. если не знаешь где искать то не найдешь через датамайнер НИКОГДА. Это уже подтвердили многие люди здесь, которые так и не нашли хороших предикторов.
Думаю СанСаныч имел в виду, чтобы не мучился с написанием своих кодов, а пользовался готовыми функциями из R
у меня пока такая нулевая гипотеза просто - датамайнинг вообще ни о чем и не нужен, если ты не знаешь чего ты хочешь.. вот вы сейчас не знаете чего хотите от нейросети... какова вероятность успеха в данном случае?
Или заняться ПОЛНЫМ перебором всевозможных предикторов посредством датамайнинга что-ли? даже без малейшей генетики.. ну и результат, опять же, очевиден..
у меня пока такая нулевая гипотеза просто - датамайнинг вообще ни о чем и не нужен, если ты не знаешь чего ты хочешь.. вот вы сейчас не знаете чего хотите от нейросети... какова вероятность успеха в данном случае?
Первое, чего я хочу - добиться того, чтобы имеющаяся НС работала правильно, а уже потом буду искать правильные предикторы, а конечная цель - заработать, как и у всех здесь присутствующих)
А надо, по идее, вот так: у меня уже есть ТС, но я не могу ее правильно формализовать и подобрать к ней параметры, поручу-ка я это НС :)) Или просто какому-то классификатору простому, на примере Решетовского, для начала