В предыдущей статье мы познакомились с алгоритмом Random Decision Forest и написали простого самообучающегося эксперта на основе Reinforcement learning (обучения с подкреплением). Было отмечено основное преимущество такого подхода: простота написания торгового алгоритма и высокая скорость "обучения". Обучение с подкреплением (далее просто RL...
왜 근사합니까? 그것은 이미 Viterbi 알고리즘에 의해 10개의 상태로 나뉘어져 있습니다.
이제 반품을 하기 전에 가격을 어떻게든 대략적으로 추정해야 한다고 생각합니다. 아니면 반품을 하지 않습니까? 아직 생각해야 한다
뭐, 모델에 따라 다르긴 한데 어림잡아 줘야 하는 것과 안 하는 게 애매해요) 그냥 보통 반품 받아요
그건 그렇고, 누군가 "smm"를 가지고 놀고 싶다면 여기 R의 코드와 예제가 포함된 기사가 있습니다.
http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/
그건 그렇고, 기사의 SMM 상태는 상당히 해석 가능합니다.
거기다가 중독성...
반환에 대해 "HMM"(숨겨진 마르코프 모델)을 훈련했으며, 교사 없이 가르친 10개 상태와 그녀 자신이 다른 분포로 나눈 10개 상태로 나뉩니다.
상태 분포
여기에서 수익률을 주별로 그룹화했습니다. 각 행은 시장의 별도 상태입니다.
일부 상태(1,4,6,8,9)에서는 관찰이 너무 적어 전혀 감지할 수 없습니다.
그리고 이제 나는 시리즈를 복원하려고 노력할 것입니다. 누적 합계를 만들기 위해 갑자기 일부 주에는 일종의 추세가 있습니다.
누적 합계를 만들었습니다
상태 5와 7은 안정적인 구조를 가지고 있으며 5는 만, 7은 마을입니다.
매우 흥미로운 분포와 곡선. 거의 모두 비대칭이 있습니다. 감사합니다 즐감하겠습니다.
그건 그렇고, 기사의 SMM 상태는 상당히 해석 가능합니다.
글쎄, 아무도 이의를 제기하지 않습니다. 방금 Maxim에게 이것에 대해 썼습니다.
글쎄, 아무도 이의를 제기하지 않습니다. 방금 Maxim에게 이것에 대해 썼습니다.
성배 가 곧 공개될 예정이니 조금만 기다려주세요.. 나중에 현금배포로 감사편지 보내드립니다
저녁 식사가 제공됩니다 :)
https://www.mql5.com/en/articles/4777
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저녁 식사가 제공됩니다 :)
https://www.mql5.com/en/articles/4777
쿨, 마치 마법의 실험실을 들여다보는 것 같은 느낌. ordermagic의 가치는 이 느낌을 확인시켜줍니다)
쿨, 마치 마법의 실험실을 들여다보는 것 같은 느낌. ordermagic의 값은 이 느낌을 확인시켜줍니다)
PCA에 대한 더 많은 자료, 예측자 열거 및 기타 즐거움이 있습니다. 나중에 Python MO로 전환하기 전에 기사를 하나 더 추가할 것입니다.
PCA에 대한 더 많은 자료, 예측자 열거 및 기타 즐거움이 있습니다. 나중에 Python MO로 전환하기 전에 기사를 하나 더 추가할 것입니다.
예, 불필요하지 않습니다.
기사 주셔서 감사합니다.
그래서 마침내 "Monte Carlo"를 RDF와 결합했습니다:)))
글이 재미있을 것 같네요...실시간 테스트에서 얼마나 효과가 있는지, 어떤 개선이 가능한지 보고 업데이트 하겠습니다..
앞으로 테스트 결과를 개선하기 위해 이 버전에서 해결해야 할 주요 문제가 있으면 저에게 알려주십시오.
shift_prob(코드에서 이동된 확률)를 사용한 "임의 샘플링" 대신 현재 시장 상태에 따라 다른 분포에서 샘플을 만들고 싶습니다.
그것을 위해 다른 배포판을 시도할 수 있습니다
여기 그들이 관심을 보였습니다.
R에서 베이지안 데이터 분석의 기초 !