Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 880
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
НС обычно данные с первых строк обрабатывает - т.е. в первых строках старые данные д.б., а свежие в конце, чтобы на них последние шаги обучения делались.
Спасибо.
Все предикторы работают на открытии бара - даже не знаю теперь, как выявить те, что подглядывают - по идеи их значимость должна быть велика?
Ну еси все по цене Open - тогда не должны подглядывать, если другие варианты - то подглядывают.
Ну еси все по цене Open - тогда не должны подглядывать, если другие варианты - то подглядывают.
Можете протестировать мой набор данных на какой нибудь нейросети, а то я что-то пока не разберусь в них? Встроенная в ту программу не хочет обучаться более чем на 56% - может я что-то не так делаю, или сеть не подходит....
Можете протестировать мой набор данных на какой нибудь нейросети, а то я что-то пока не разберусь в них? Встроенная в ту программу не хочет обучаться более чем на 56% - может я что-то не так делаю, или сеть не подходит....
Судя по картинке у вас ошибка около 8% (Accuracy 92%), а не 56%.
У вас в файле регрессия, а тестируете вы классификацию, судя по описанию. Видимо надо файл с классификацией.
Судя по картинке у вас ошибка около 8% (Accuracy 92%), а не 56%.
Да тот файл не тот, я уже добавил предикторы и сделал классификацию целевой по простому правилу - если больше или равно 50 пунктам, то 1 (для покупки) и -1(для продажи), иначе 0, а столбцы для покупки и продажи независимые.
Про 56% - так это нейронка, а скрины с дерева.Да тот файл не тот, я уже добавил предикторы и сделал классификацию целевой по простому правилу - если больше или равно 50 пунктам, то 1 (для покупки) и -1(для продажи), иначе 0, а столбцы для покупки и продажи независимые.
Про 56% - так это нейронка, а скрины с дерева.Ну если дерево лучше работает - так и пользуйтесь им. НС сложнее настраивать.
Пока только логика работает(а может я не так что тестирую?), а как этим пользуется - не знаю.
Если кто хочет помочь проверить работоспособность предикторов, то в приложении два файла - на покупку и продажу 3 столбец - целевая, 1 и 2 я не использую, а остальное предикторы.
В alglib есть kfold, кто-нибудь разбирался как с ним работать? документации почти ноль :)
а, ну понял, эти методы автоматом через кросс-валидацию обучают
Угу. Инструменты дали, а инструкции нет. Хорошо бы справки к каждой функции, как пользоваться, да еще с примерами.
Пока только логика работает(а может я не так что тестирую?), а как этим пользуется - не знаю.
Если кто хочет помочь проверить работоспособность предикторов, то в приложении два файла - на покупку и продажу 3 столбец - целевая, 1 и 2 я не использую, а остальное предикторы.
Попробовал 1-й файл, разбил его на 3 части:
Обучающая
Predicted
Actual 0 1
0 28107 1244
1 3045 4119
Тестовая 1
Predicted
Actual 0 1
0 5950 356
1 742 776
Течтовая 2
Predicted
Actual 0 1
0 5945 333
1 779 769
Считал на nnet с 10 нейронами в скрытом слое (НС пакета Rattle из R)
Похуже чем ваши леса, но тоже не плохо. Второй файл видимо такой же будет по результатам.