交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 245

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Andrey Dik:
我说简化、概括，但你却把它变得更加复杂和详细。

很多时候就是这样做的。使用信息标准，例如Akaika。

关键是这一点。

模型的复杂性受到了惩罚。作为优化 的结果，选择了一个不是最准确但比较简单的模型。

现在我们来举个例子。

让我们在H1上抽取5000多条欧元兑美元的样本。让我们建立一个随机森林。设置最大的树数=500。我们查看了一个取决于树的数量的拟合误差的图。看来，100棵树之后的拟合误差变化很小。此外，增加样本并不能增加树木的数量。而树木是令人垂涎的图案。例如，欧元兑美元在H1上包含约100个模式。但这种模式几乎总是过度训练。

如果我们粗化模型，采取并从根本上减少树的最大数量，如10棵，可能有助于打击过度训练。

 
桑桑尼茨-弗门科。


如果你粗化模型，采取并大幅减少树木的最大数量，例如10棵，这可能有助于对抗过度训练。

对于森林，过度训练不是来自于树的数量，而是来自于其无限的深度（模型的复杂性），数量减少了变化，过度训练也是如此。
 
问题 是。
对于森林，过度训练不是来自于树的数量，而是来自于其无限的深度（模型的复杂性），数量减少了选择，过度训练是baes
这一切都归结为50/50的分割......浪费时间。
 

我想知道的是。

1.Algotrading中的神经网络训练 可以归结为什么？

2.培训中使用了哪些市场动态参数？

3.除了识别历史上的模式外，网络能否 "学习 "参数在当前时刻价值变化的具体特征并作出反应？

(例如，急剧的波浪式上升，或平稳的下降）。

 

我认为当前参数值变化的性质对网络来说是无法识别的...不太可能。

而这看起来对预测很有希望。毕竟，只要记住这些变化的过渡期，以后就能预测它们。

 
伊图姆。
这一切都归结为一个50/50的硬币......浪费时间。

不，有一点儿年龄。我简单地说： 你可以用MO比其他任何方式提取更多的 东西，包括 "直觉"，市场上有一些模式，用MO提取它们最有效。

 
Vizard_。

我昨天勉强通过了0.69（0.68999）。就这样吧，我已经有了自己的乐趣。


那很好啊!

然而，同意0.69是标准手段只能划过的墙，使我投降，它不在神经元的深度，也不在森林中的树木数量，那些低于0.6的人，有一些我们不知道的技巧，这实际上是非常激励不放松的包子））。

 
..:

酷!

然而，同意0.69

这个数字是多少？我在哪里可以看到它？
 
桑桑尼茨-弗门科。
数字是什么？我在哪里可以看到它？
loglos on numer.ai
 

作为一个与国防部有非常间接关系的人，我不干涉讨论，但我将允许自己从我的 "钟楼 "上发表意见。

一个正常的多层神经网络由神经元组成。一个神经元的激活函数是一个单调的函数，从-1增长到1（或0到1，不管怎样）。在最小输入值时，该函数给出最小的结果，在最大值时，它给出最大的结果。

我们在N维空间的某个片段（输入云）上用N个输入训练一个神经网络。神经网络不知道该如何处理这个云之外的数据。但我们给它提供了这些数据，并期望它能产生一些结果。


ivanivan_11:

嘻嘻。你是多么的被误导。

事实证明，纸质护目镜是对抗神经网络的最佳伪装手段

科诺标签。

3.除了识别历史上的模式外，网络能否 "学习 "某一时刻参数值变化的具体性质并对其作出反应？

(例如，急剧的波浪式上升或平稳的下降）。

我认为网络没有认识到当前参数值变化的性质......。不太可能。

这看起来对预测很有希望。毕竟，只要记住这些变化的过渡期，以后就能预见到这些变化。

比方说，市场上出现了异常情况，价格出现了飙升。或者说，在人脸上训练的NS，收到了彩色眼镜的图像作为输入。神经元变得过度兴奋，其输出远至乙状结肠的左侧或右侧分支。这意味着，在NS的输出端，我们获得了一些不可预知但非常强烈的信号。

如果训练样本中有这样的尖峰（例如，所有数据的1%），算法backprop会 "放松 "所有权重，而NS没有时间 "学习 "任何东西，但它在99%的 "正常 "数据上的工作会退化。

最好不要将NS "锁定 "在不可能的要求上，而是教它如何抵御 "不正常 "的输入。而在这里，我们有两个选择，IMHO。

1.引 入一个或多个神经元层，其激活函数的形式为高斯曲线 而不是西格玛。这样的神经元在有限的输入范围内会产生一个接近1的结果，而在数字轴的其他部分则接近0。

2） 改变对NS输出的解释。而不是通常的二进制解释（0 - 没有交易信号，1 - 交易信号），我们提出以下解释：0 - 没有信号，0.5 - 有信号，1.0 - 没有信号。在价格意外波动的情况下，NS的输出将接近一个极端值--0或1，它将不会产生任何错误的信号。

尊敬的专家，在MO的文献中是否有提到这种东西，你觉得它有用吗？欢迎大家提出意见。

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