Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3162

Yeni yorum
 
Maxim Dmitrievsky #:
Evet, çok fazla gürültü olduğunda, maksimum varyansa sahip bileşenler hiçbir şey gösteremez. İkinci veri setinin nasıl dahil olduğunu anlamadım, ama bu aynı zamanda kozul'dan bir şey ve videolarında tritment hakkında bir şeyler vardı.

Görünüşe göre ikinci veri kümesi sadece birinciyle kontrastı bulmak için gerekli. Görünüşe göre bir şekilde her iki veri kümesi için kovaryans matrisleri akıllıca karşılaştırılıyor.

 
Aleksey Nikolayev #:

Bunlar tüm yol boyunca doğrusal değil gibi görünüyor ve yanılmıyorsam PCA gibi her ikisi de doğrusal.

Evet, doğrusal değiller. Ama bu kötü bir şey mi?


Bu kontrast PCA'yı denedim, PCA ile hemen hemen aynı sonucu aldım.

Bu vinyet tüm farklı türlerin bir karşılaştırmasını gösteriyor.

PCA'nın diğer yöntemlerden önce nasıl "soluk" göründüğünü gösteriyor, ancak veriler yalnızca normalleştirilmez aynı zamanda merkezlenirse (ki bunu ayrıca yaptım), normal PCA burada sunulan verilerde aynı sonucu veriyor.

 
mytarmailS #:

Evet, doğrusal değil. Ama bu kötü bir şey mi?


Bu kontrast PCA'yı denedim, PCA ile hemen hemen aynı sonucu aldım.

Bu vinyet, tüm farklı türlerin bir karşılaştırmasını göstermektedir.

PCA'nın diğer yöntemlerden önce nasıl "soluk" göründüğünü gösteriyor, ancak veriler yalnızca normalleştirilmez aynı zamanda ortalanırsa (ki bunu ayrıca yaptım), normal PCA burada sunulan verilerde aynı sonucu veriyor.

Muhtemelen bu test verilerine kıyasla "zayıf" ve kortekslerde de aynı sonuç elde ediliyor?
 
Forester #:
Muhtemelen bu test verilerine kıyasla "zayıf" ve kotrovki'de elde edilen sonuçla aynı mı?

Hayır, kendi verileriyle aynı


=============

library(scPCA)
label <- toy_df$label
data <- toy_df[, -31]


pca <- prcomp(data,center = TRUE)
plot(pca$x,col=label,lwd=2,main = "обычный РСА")

cpca <- scPCA(target = data, background = background_df, penalties = 0, n_centers = 4)
plot(cpca$x, col=label, lwd=2,main = "контрасный РСА")

Ben de öyle yaptım.

npca <- prcomp(data,center = TRUE,scale. = TRUE)
plot(npca$x,col=label,lwd=2,main = "обычный РСА + нормализация")

library(umap)
um <- umap(data)
plot(um$layout,col=label,lwd=2,main = "umap без нормализации данных")

num <- umap( scale(data,center = TRUE,scale = TRUE) )
plot(num$layout,col=label,lwd=2,main = "umap + нормализация")



Bunun gibi.... Kendi sonuçlarımızı çıkarırız.

 

Amaç, belirli bir veri kümesinde bir şeyi merkeze almak değil, verilerin esnek bir şekilde başarılı bir temsilini bulmaktır. Bu yöntem de bunu yapmanızı sağlar. Sanırım yumap bunu da yapabilir, ancak doğrusal genellikle neredeyse her zaman istikrar açısından doğrusal olmayandan daha iyidir.

Bunu yapmanın güzel bir yolu, ama daha güzel bir yolu var.

cPCA, eğer birisi onunla pratik yapıyorsa tartışılmaya hazırdır.

 

Başka bir sorun buldum.
M5'in 5000 satırında (3,5 hafta) haftada bir eğitim ile iyi bir varyant buldum. Ve tüm verileri 300 satıra kaydırmaya karar verdim - Cumartesi günleri değil, Salı günleri eğitim gibi. Sonuç olarak, kârlı olan OOS modeli kârsız hale geldi.
Bu yeni 300 satır (toplamın yaklaşık %8'i), biraz değişen veriler için daha iyi hale gelen diğer çipleri ve diğer bölünmeleri ortaya çıkardı.
Kaydırmayı 50000 satır için 300 olarak tekrarladım. Yeni satırların yalnızca %0,8'i gibi görünüyor. Ancak 5000 satırdaki kadar güçlü olmasa da OOS üzerindeki değişiklikler de önemlidir.

Genel olarak sadece pencerenin boyutuna değil, aynı zamanda pencerenin başlangıcına da bir uyum vardır. Küçük ofsetler sonuçta büyük bir fark yaratmaktadır. Güçlü özellikler yoktur, her şey 50/50 ± %1-2 sınırındadır.
 
Ben olsam aralıklı yeniden eğitimi unuturdum. RL bu konudaki başarısızlığını çoktan gösterdi. Wizard da bu tür şeylerle ilgilendiğimde bunun hakkında yazmıştı. 50'den fazla makale var. Çok sayıda yaklaşım ve herhangi bir şeye konsantre olmak imkansız :)
 

Bu başlığın beyleri, uzmanları ve akademisyenleri, lütfen aşağıdakiler hakkındaki görüşlerinizi belirtin:

Forex'e bir oyun oyunu olarak bakarsak ne olur? Satranç gibi. Ya da Go, ya da her neyse.
Oyunu partilere böleriz: her biri 500 adım. Her adım saatlik kapanış fiyatıdır. 500 adım ortalama bir işlem ayıdır.
Herhangi bir şey + bakiye durumu giriyoruz.
İki kural belirledik: bakiye %30 düşerse veya oyun eksi bakiye ile biterse - oyun yeniden başlar.
Toplam N oyun (120 diyelim - 10 yıl gibi)
Amaç, artı ne olursa olsun tüm oyunları kazanmaktır. Kısacası, her ayı artıda kapatmak.

Temsilcinin eylemleri:
1) 0.01
2) 0.02
3) 0.03
4) 0.04
5) 0.05
6) 0.06
7) 0.07
8) Al 0.08
9) Al 0.09
10) Al 0.1

11) Sat 0.01
12) Sat 0.02
13) Sat 0.03
14) Sat 0.04
15) Sat 0.05
16) Sat 0.06
17) Sat 0.07
18) Sat 0.08
19) Sat 0.09
20) Sat 0.10

21) Kapat 0.01
22) Kapat 0.02
23) Kapat 0.03
24) Kapat 0.04
25) Kapanış 0.05
26) Kapanış 0.06
27) Kapanış 0.07
28) Kapanış 0.08
29) Kapanış 0.09
30) Kapanış 0.10

31) Tümünü Kapat

32) Pozisyon açmayın
33) Bir hamleyi atlayın

Toplam 33 eylem.

Ödül ertelenir - pozisyonun açılış fiyatı ile hem kısmi hem de tam pozisyonların kapanış fiyatı arasındaki farka eşittir.
Girdi dengesi, ajanın bildiği durumun bir kısmını verecektir. Sonuçta, kurallara göre, çevrenin durumu temsilcinin eylemlerinden değişmelidir. Temsilci fiyat grafiğini değiştiremez, ancak duruma giren dengesini etkileyebilir. Bu bir tahtadaki taşların benzeri gibidir. Temsilci onlarla kaç milyon adım atılabileceğini bilmez, ancak tahtada kaç taş kaldığını bilir.

Bu nedenle, her bir sonraki mumu ezberlemek gerekli değildir (eksi mi yoksa artı mı verecek), ancak sonunda kar elde etmek için küçük düşüşleri (oyun tahtasındaki taşları) feda etmeyi öğreniriz.

İnternette bir sinir ağının 1'den fazla çıktısı varsa nasıl eğitileceğini okudum, DQN hakkında yazıyorlar. Sanki q-öğrenme durumların aptalca ezberlenmesi ve yeni bir durum olması halinde sonucun içler acısı olması gibi ve DQN ezberlenen durumların yeni durumlara yansıtılması ve bunun sonucunda aşırı_dofig eylemlerinden en uygun olanın seçilmesi gibi .


Sonuçta satrançta koşullu olarak bilinmeyen sayıda durum vardır ve bu koşullarda sinir ağı bir insana karşı kazanır. Neden benzer bir yöntemi "lanet olası forex" adlı bir oyunda denemiyorsunuz?

 
Ivan Butko #:

Beyler,

Peki soru ne?
 
mytarmailS #:
Peki soru ne?

Acentelere oyun oynamayı öğreterek forex öğretmeye çalışmakla ilgili görüş.

Herhangi bir balık var mı, belki böyle bir şey denedi, herhangi bir deneyim.
1...315531563157315831593160316131623163316431653166316731683169...3399
Yeni yorum
Neden: