트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 121

 
안드레이 딕 :
그리고 몇 번의 거래에서 주요 이익이 나오고 수천 개의 다른 거래에서 작은 손실이 발생한다면? - 마치 얼음이 아닌 것처럼.
맞습니다. TS에 대한 모든 대상 기준의 부족 은 트랜잭션 수 를 고려하지 않는다는 것입니다. 저것들. 적은 수의 거래에서 기준의 큰 값을 무작위로 얻을 수 있습니다.
 
유리 레셰토프 :
맞습니다. TS에 대한 모든 대상 기준의 부족 은 트랜잭션 수 를 고려하지 않는다는 것입니다. 저것들. 적은 수의 거래에서 기준의 큰 값을 무작위로 얻을 수 있습니다.

글쎄, 왜 모든 사람이 ... 수익 / 손실 거래 수와 실제 총 거래 수의 비율을 고려한 공식에 인수를 추가 할 수 있습니다.

 

Taki는 전체 지점을 마스터했습니다.

얘들 아, 당신은 절대적으로 파고 있지 않습니다.

 

모델 평가를 위한 도구 가 있음이 밝혀졌습니다.

Azure Machine Learning Studio에서 R 모델을 평가하는 방법

How to evaluate R models in Azure Machine Learning Studio
How to evaluate R models in Azure Machine Learning Studio
  • 2016.08.24
  • www.nodalpoint.com
Azure Machine Learning Studio is a GUI-based integrated development environment for constructing and operationalizing machine learning workflows. The basic computational unit of an Azure ML Studio workflow (or Experiment) is a module which implements machine learning algorithms, data conversion and transformation functions etc. Modules can be...
 
바딤 쉬쉬킨 :

Taki는 전체 지점을 마스터했습니다.

얘들 아, 당신은 절대적으로 파고 있지 않습니다.

어디를 파야합니까?
 
안드레이 딕 :
어디를 파야합니까?

질문에 동참합니다.

예 Vadim 어디서 파나요?

ps 금지 해제되어서 다행입니다

 
바딤 쉬쉬킨 :

Taki는 전체 지점을 마스터했습니다.

얘들 아, 당신은 절대적으로 파고 있지 않습니다.

금지령 해제와 함께 먼저. 다시는 당신에 대해 불평하지 않기를 바랍니다.

테모크라드 당신은 우리의 것입니다.

 
안드레이 딕 :
어디를 파야합니까?

파는 사람을 위해 별도의 지점을 만들었습니다. 기계 학습: 이론 및 실습 참조(거래 전용, 상태 전용 항목)

 
산산이치 포멘코 :

모델 평가를 위한 도구 가 있음이 밝혀졌습니다.

Azure Machine Learning Studio에서 R 모델을 평가하는 방법

나는 이것이 프로그래밍을 위한 아름다운 시각적 셸이라는 것을 이해합니다. 모든 "모듈" 내부에는 일반적인 R 코드가 있습니다. 본질적으로 데이터는 훈련/테스트 두 그룹으로 나뉘며, 모델은 표준으로 훈련 및 테스트되며, 래틀에서도 동일하게 수행할 수 있습니다.

서비스에 대한 또 다른 구독은 한 달에 25시간 계산에 100usd로 비쌉니다. 클라우드가 더 생산적이고 일반 컴퓨터보다 시간당 훨씬 더 많은 성능을 발휘하는 경우에만 절약할 수 있습니다.

마지막(Evaluate 모듈), <<"Accuracy", "Precision", "Recall" 및 "AUC">> 이 모델에 대해 계산되며 여기에도 새로운 것은 없습니다.

 
트레이더 박사 :

나는 이것이 프로그래밍을 위한 아름다운 시각적 셸이라는 것을 이해합니다. 모든 "모듈" 내부에는 일반적인 R 코드가 있습니다. 본질적으로 데이터는 훈련/테스트 두 그룹으로 나뉘며, 모델은 표준으로 훈련 및 테스트되며, 래틀에서도 동일하게 수행할 수 있습니다.

서비스에 대한 또 다른 구독은 한 달에 25시간 계산에 100usd로 비쌉니다. 클라우드가 더 생산적이고 일반 컴퓨터보다 시간당 훨씬 더 많은 성능을 발휘하는 경우에만 절약할 수 있습니다.

고맙습니다!
사유: