Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 413

Новый комментарий
 
Maxim Dmitrievsky:

ну да, наверное они так сделали что бы можно было больше 2-х классов иметь.. тога это уже больше кластеризация наверное будет и можно юзать другие методы типа k-means :)
Вот с k-means вообще не понял, что с ним делать... в MS Azure он есть, но как готовое решение, а тут просто движок и как интерпретировать его результаты вообще не понятно...
 

Вообще для классификации покупка/продажа советую использовать один нейрон с функцией активации tanh, область определения которой (-1;+1).
Меньше данных, и нагляднее.

SoftMax, да чисто для классификации, где количество классов может быть любым. Вспомните(найдите) задачу классификации цветков ириса.

А результаты по tanh (или в качестве альтернативы sin) очень удобно потом выводить на график в качестве индикатора.

https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function

На скриншоте, нижний график. Зеленый/красный - сигналы обучения; фиолетовый/синий - прогноз по обученной модели.


 
elibrarius:
Вот с k-means вообще не понял, что с ним делать... в MS Azure он есть, но как готовое решение, а тут просто движок и как интерпретировать его результаты вообще не понятно...

ну это для группирования однородных данных, оно работает без учителя, т.е. заранее не известно кол-во классов (кластеров в данном случае)
 
Aleksey Terentev:

Вообще для классификации покупка/продажа советую использовать один нейрон с функцией активации tanh, область определения которой (-1;+1).
Меньше данных, и нагляднее.

SoftMax, да чисто для классификации, где количество классов может быть любым. Вспомните(найдите) задачу классификации цветков ириса.

А результаты по tanh (или в качестве альтернативы sin) очень удобно потом выводить на график в качестве индикатора.

https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function

На скриншоте, нижний график. Зеленый/красный - сигналы обучения; фиолетовый/синий - прогноз по обученной модели.



а 1-го нейрончика не маловато будет, если выборка большая? )
 
Maxim Dmitrievsky:

а 1-го нейрончика не маловато будет, если выборка большая? )

Прошу прощения, речь шла о выходном слое. =)
 
Aleksey Terentev:

Прошу прощения, речь шла о выходном слое. =)


Я вот сделал в алглибе сетку с линейным выходом, но с ограничением диапазона от -1 до 1, а она собака после обучения на новых данных все равно периодически за него выходит,

поэтому думаю softmax сейчас прикрутить

 
Maxim Dmitrievsky:


Я вот сделал в алглибе сетку с линейным выходом, но с ограничением диапазона от -1 до 1, а она собака после обучения на новых данных все равно периодически за него выходит,

поэтому думаю softmax сейчас прикрутить

если выходит за пределы, можно считать очень хорошим сигналом = 150% ))
 
elibrarius:
если выходит за пределы, можно считать очень хорошим сигналом = 150% ))

ага, там иногда вместо 0.1 может и 1 проскочить, может быть из-за того что значения нормализуются по разному на обучающей и потом в процессе торговли, выборки же разные
 
Maxim Dmitrievsky:

ну это для группирования однородных данных, оно работает без учителя, т.е. заранее не известно кол-во классов (кластеров в данном случае)

Почему не известно? Количество кластеров на которое надо разбивать - задается при запуске как входное значение: K           -   desired number of clusters, K>=1

Предположим, разбил я данные на 4 группы, что с ними дальше делать?

 
Maxim Dmitrievsky:


Я вот сделал в алглибе сетку с линейным выходом, но с ограничением диапазона от -1 до 1, а она собака после обучения на новых данных все равно периодически за него выходит,

поэтому думаю softmax сейчас прикрутить

К сожалению с алглибом дел не имел.  Те пакеты ML с которыми знакомился, все позволяли менять функцию активации у слоя.
1...406407408409410411412413414415416417418419420...3477
Новый комментарий
Причина обращения: