Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 544

[Renat Akhtyamov]

Maxim Dmitrievsky:

есть вариант что ваш монитор цвета путает, иногда сложно различить из-за калибровки неправильной

а что построили то? если не секрет

нет такого варианта

вспомните про то как я Вам говорил, что фунт на арбитражном графике не тем цветом

что построил - секрет

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Akhtyamov:

нет такого варианта

вспомните про то как я Вам говорил, что фунт на арбитражном графике не тем цветом

что построил - секрет

у меня все цвета совпадали

[Maxim Dmitrievsky]

Не про рынок, но очень полезно и про общий подход к эффективному построению модели (на любом этапе может что-то пойти не так, а мы этого даже не поймем):

[Maxim Dmitrievsky]

Обучение без учителя (кластеризация) и RL (обучение с подкреплением). В попытках уменьшения оптимизируемых параметров. Кто-нибудь думал над тем как можно применять кластеризацию? со вторым сложнее, нужны специализированные пакеты

пример: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/

https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/

[Aleksey Terentev]

Maxim Dmitrievsky:

Обучение без учителя (кластеризация) и RL (обучение с подкреплением). В попытках уменьшения оптимизируемых параметров. Кто-нибудь думал над тем как можно применять кластеризацию? со вторым сложнее, нужны специализированные пакеты

пример: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/

https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/

Я начал подумывать об обучении с подкреплением. Мне кажется это то что нужно для бирж.

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Terentev:
Я начал подумывать об обучении с подкреплением. Мне кажется это то что нужно для бирж.

я тоже, параллельно пайтон осваиваю.. R бесит. Была статья древняя про слой Кохонена от o_o, он там что-то на плюсах писал и так особо без примеров и развития

https://www.mql5.com/ru/articles/1562

[Aleksey Terentev]

Maxim Dmitrievsky:

я тоже, параллельно пайтон осваиваю.. R бесит. Была статья древняя про слой Кохонена от o_o, он там что-то на плюсах писал и так особо без примеров и развития

https://www.mql5.com/ru/articles/1562

Я писал на плюсах qt и opennn, честно говоря там дальше mlp (opennn) ничего не разработано пока.
Вообще можно тебя контрибьютером к моему репозиторию добавить, объясню схему как у меня все работает.

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Terentev:
Я писал на плюсах qt и opennn, честно говоря там дольше mlp (opennn) ничего не разработано пока.
Вообще можно тебя контрибьютером к моему репозиторию добавить, объясню схему как у меня все работает.

боюсь мне надо сначала еще поосваиваться маленько, еще не настолько программист :) мб попозже в след году

[Aleksey Terentev]

Maxim Dmitrievsky:

Обучение без учителя (кластеризация) и RL (обучение с подкреплением). В попытках уменьшения оптимизируемых параметров. Кто-нибудь думал над тем как можно применять кластеризацию? со вторым сложнее, нужны специализированные пакеты

пример: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/

https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/

Кластеризация тоже интересный метод. Я думаю его стоит применять перед обучением модели, так как таким образом отсеются мало и совсем не коррелирующие параметры.
Также держу у себя на примете. Только руки не дойдут никак.

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Terentev:
Кластеризация тоже интересный метод. Я думаю его стоит применять перед обучением модели, так как таким образом отсеются мало и совсем не коррелирующие параметры.
Также держу у себя на примете. Только руки не дойдут никак.

особенно если юзать многомерную кластеризацию, можно поробовать подать векторы с признаками и векторы с лагом, допустим, приращений.. что бы разбить на группы - каким свойствам признаков соответствовали какие приращения в будущем

и потом обращаться к этому набору для обучения НС, например.. т.е. типа датамайнинга

да, именно перед обучением.. ну или как отдельную фишечку для ТС