Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 70
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
Здравствуйте!
Пытаюсь запустить сверточную сеть из пакета mxnet http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 но не совсем, вернее совсем не понятно как ее запускать с "нашими" данными а именно в виде строк, ведь сеть работает в большинстве с картинками и данные принимает в виде многомерного массива с матрицами, кароч если кто то разбирается и знает как ее надо запускать то буду крайне признателен за пример работы этой сети скажем с "ирисами"
В жаре новой темы моего поста не заметили, +10 страниц в теме за один день это не шутка)
Но все же .. Прошу помощи, очень надо , результаты опубликую
Послушай! Тут никто кроме тебя классификатором Решетова не пользуется, большинство из нас пользуют среду программирования R, это намного более гибкий подход по всем направлениям чем пользовать какой то отдельный продукт.. Если бы ты нормально объяснил что да как, то думаю каждый из нас смог бы реализовать и алгоритм и бек тест торговли понимаешь? Вот ты объясни нормально что и как делать. Вот я тебе говорил что неделю назад реализовал ту же концепцию но у меня не заработало, ты говоришь это все фигня нужно данные правильно подготовить, так как их подготавливать спрашиваю в третий раз??? и будет тебе и реализация и бектест и причем в разных вариантах от каждого из нас....
Просто откуда я могу знать что вы там на R напрограмируете чтобы подготовить данные.
Здравствуйте!
Пытаюсь запустить сверточную сеть из пакета mxnet http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 но не совсем, вернее совсем не понятно как ее запускать с "нашими" данными а именно в виде строк, ведь сеть работает в большинстве с картинками и данные принимает в виде многомерного массива с матрицами, кароч если кто то разбирается и знает как ее надо запускать то буду крайне признателен за пример работы этой сети скажем с "ирисами"
Да что объяснишь то и напрограмируем, вообще не понятно о чем разговор...
YНу понятно, я то думал тут все пользуюутся его оптимизатором. Просто откуда я могу знать что вы там на R напрограмируете чтобы подготовить данные. Я работаю с оптимизатором решетова и он меня вполне устраивает. Это всеголишь ниструмент, осталось найти достойные входы и део в шляпе, а с учётом того что скорость оптимизации возросла, сделать это думаю будет не сложно....
Бесполезно уговаривать людей перейти на другой софт. Это психологически сложно, по себе знаю и на других многократно наблюдал. Например, когда работал в одной организации, там поставили новые компы и запустили Windows. Но люди не стали быстро осваивать Word и Excel, а запускали MS-DOS и в текстовом редакторе Lexicon набивали все документы, включая таблицы.
Чтобы начался массовый переход на другой софт, нужно продемонстрировать конкретный результат, например, в виде прибыльного сигнала. Я когда сделал советник AfterEffects, запустил ещё и сигнал для него на демо. Пользователи увидели профит и стали скачивать советник. Сейчас у меня на сайте странички с описанием оптимизации AfterEffects самые посещаемые по статистике, хотя сигнал уже давно отключен. Видимо кто-то запускал советника в трейдинге, получал профит и советовал другим.
Точно также нужно и с jPrediction. Собрать полностью автоматизированную связку jPrediction с MetaTrader, получить профит хотя бы на демо, запустить сигнал, сделать инструкцию для пользователей. И тогда народ подтянется.
А что объяснять то? Я не являюсь разработчиком нейронных сетей, я являюсь их пользователем......
ОМГ....
когда я писал что делал тоже самое что и ты, но у меня результат оказался нулевой , ты же сказал что нужно правильно подготавливать данные что ты имел ввиду ты можешь объяснить ? четвертый раз спрашываю
Точно также нужно и с jPrediction. Собрать полностью автоматизированную связку jPrediction с MetaTrader, получить профит хотя бы на демо, запустить сигнал, сделать инструкцию для пользователей. И тогда народ подтянется.
По современным меркам jPrediction вообще не является софтом и уж сравнивать его с R так это в о о о ще... ну просто о о о ч чень большая фантазия нужна
jPrediction - это один из классификаторов, а их вагон и малая тележка и очень важно иметь среду, в которой находится этот вагон, чтоб можно было бы сравнивать
Еще более важно другое.
Иметь достаточно большой набор инструментов для предварительной подготовки исходных данных. Кроме этого необходимо иметь достаточно большой набор инструментов, чтобы можно было бы оценить резельтат.
А так уж извини, рекламируешь очередную поделуху... Людей сбиваешь с толку...
Кстати, я выложил данные . Может кто попробует осилить? Отдельно выложу набор вне выборки для оценки торговли. Там вместо -1;0;1 будут значения разниц между ценами с промежутком 3 часа. И можно посчитать мат.ожидание торговли по предсказанным сигналам.
Я попробую, обучу модель в течении недели. Потом можно даже проверить на фронттесте, на ещё неизвестном продолжении того файла. Но есть нюанс что алгоритм с которым я работаю построен на двух классах, на трёх будет проблема с моей фитнесс функцией для оценки модели.
Сейчас у меня в модели два возможных класса, с результатом классификации 0 или 1 для продажи/покупки. Я применю тотже самый код для ваших трёх классов, но с выходом шкалированным в (0;0.5;1), но это не самый лучший подход. Лучше было бы сделать в нейронке 3 выхода соответсвенно трём классам, и результат классификации брать как выход с самым большим значением. Я слабо представляю какой из этих способов лучше сработал бы на ваших данных, сделаю обе такие модели, самому интересно какая даст лучший результат.
Я попробую, обучу модель в течении недели. Потом можно даже проверить на фронттесте, на ещё неизвестном продолжении того файла. Но есть нюанс что алгоритм с которым я работаю построен на двух классах, на трёх будет проблема с моей фитнесс функцией для оценки модели.
Сейчас у меня в модели два возможных класса, с результатом классификации 0 или 1 для продажи/покупки. Я применю тотже самый код для ваших трёх классов, но с выходом шкалированным в (0;0.5;1), но это не самый лучший подход. Лучше было бы сделать в нейронке 3 выхода соответсвенно трём классам, и результат классификации брать как выход с самым большим значением. Я слабо представляю какой из этих способов лучше сработал бы на ваших данных, сделаю обе такие модели, самому интересно какая даст лучший результат.