Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 869
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
Про 2 НС уже на практике дошел и только так и использую. Если 3 класса (buy,wait,sell) то средний класс очень быстро проскакивает особенно если в вых. нейроне сигмоид или тангенс.
А вот если регрессия... по идее 1 нейрон на выходе нужен.
Каждая НС - 2 класса - лонг/0, вторая НС - шорт/0.
На всяк случай повторяю один из результатов обучения НС - это еще тест от 09.17 года. Что-то такое получается.
Скажем, больше 0.5 - лонг, меньше - 0, стоим.
нет, я леса просто использую до сих пор (ансамбль из произвольного кол-ва моделей, на разных фичах), выход средний берется
оч. быстро все работает зато
Так, а дерево является аналогом ЦФ? Что-то мне кажется, что нет.
без понятия.. поехал бухать бакарди )) позже об этом подумаю
НС в планах попробовать, да даже просто логистическую регрессию, главное что бы быстро, потому что мультиагентная среда, много моделей сразу обучается.. но я RL адаптирую для своих задач
еще очень хочу кластеризацию заюзать и придумал как, но alglib не дает на новых данных получать принадлежность к центроидам, придется либу где-то брать другуюУгу. На вход НС нормированный временной ряд. Скажем, структура НС -15-20-15-10-5-1 уже хорошо справляется.
Для определения лонгов и шортов нужно 2 НС.
Еще бы найти алгоритм расчета структуры сети... чтобы и достаточно было и без лишнего.
Не знаю. По классической литературе только интуитивно или подбором.
У меня где-то с 3-4-го раза получилось. По результатам обучения их уже чувствовать начинаешь.)
без понятия.. поехал бухать бакарди )) позже об этом подумаю
НС в планах попробовать, да даже просто логистическую регрессию, главное что бы быстро, потому что мультиагентная среда, много моделей сразу обучается.. но я RL адаптирую для своих задач
еще очень хочу кластеризацию заюзать и придумал как, но alglib не дает на новых данных получать принадлежность к центроидам, придется либу где-то брать другуюПора на R переходить, я на alglib-е НС пробовал - в десятки раз медленнее считает ту же сеть, что и на R (типа сутки против 30-60 минут). Плюс в alglib максимум 2 скрытых слоя, а по вашим наблюдениям нужно 3 последовательных преобразования, т.е. 3 слоя.
Плюс в alglib максимум 2 скрытых слоя, а по вашим наблюдениям нужно 3 последовательных преобразования, т.е. 3 слоя.
3 слоя - это вообще ни о чем.(
Я там, кстати, немного неправильно указал структуру своей НС
было - 15-20-15-10-5-1
надо - 15-15-20-15-10-5-1. Первая цифра - кол-во входов.
3 слоя - это вообще ни о чем.(
Я там, кстати, немного неправильно указал структуру своей НС
было - 15-20-15-10-5-1
надо - 15-15-20-15-10-5-1. Первая цифра - кол-во входов.
Всего 1030 весов - не слабо. А входных данных сколько (строк)?
Всего 1030 весов - не слабо. А входных данных сколько (строк)?
Не понял? В смысле? У НС 15 входов - 1-я цифра структуры НС. На вход подается непосредственно нормированный ВР - 15 отсчетов.
Не понял? В смысле? У НС 15 входов - 1-я цифра структуры НС.
Например 10000 строк по 15 входов