이것은 "이상적인" 입력을 가르치는 것이 특히 모든 출력에 동일한 확률을 할당하는 비뚤어진 접근 방식이라는 것을 보여주고 싶었습니다.
NN이 기차에서 "이상적인" 항목의 패턴을 질적으로 기억하고 손실을 입은 OOC에서 집중적으로 거래하는 경우 패턴이 무작위로 반복됩니다. 예측 변수 세트가 신호를 특성화하지 않고 이를 변경하거나 확장해야 하거나 신호 인식 임계값이 너무 낮은 경우 이 임계값의 크기는 이론적으로 손실 거래 수를 감소시킬 수 있어야 합니다. 어느.
NN이 기차에서 "이상적인" 항목의 패턴을 질적으로 기억하고 손실을 입은 OOC에서 집중적으로 거래하는 경우 패턴이 무작위로 반복됩니다. 예측 변수 세트가 신호를 특성화하지 않고 이를 변경하거나 확장해야 하거나 신호 인식 임계값이 너무 낮은 경우 이 임계값의 크기는 이론적으로 손실 거래 수를 감소시킬 수 있어야 합니다. 어느.
그래서 그것은 희망이 없다는 것이 오류에서 이미 분명합니다. 음, 임계값을 변경하기 전에 신호 자체의 확률을 가지고 노는 것에 관한 것이므로 오류가 기차와 그에 따른 테스트에 조정되도록 .. 자동으로만 자동으로 .. 예측자가 직접 선택하는 것을 원하지 않습니다. 마스터의 일이 아닙니다.)
왜 하지 말아야 하는지에 대한 반론은 없습니다.
당신은 클래스를 조정하고 확률을 반환 기능과 상관시킬 수 있습니다. xs는 자동으로 작동할지 여부는 독성 및 다른 사람들이 슈퍼 듀퍼 상관 방법에 대해 작성하기 때문입니다.
나중에, 아마도 나는 가까운 시장 사람이 아니고 "구루"가 아닙니다. 저는 선동에 대해 훈련을 받지 않았습니다. 여기서 당신은 여기 있는 누구에게도 중대한 실수를 설명할 수 없지만 미묘한 실수를 설명할 수는 없습니다... 그래서 그들은 미묘하여 청취자 자신이 자신의 연습에서 자신의 인식에 도달합니다.
적어도 무엇에 주의를 기울여야 하는지 말할 수 있습니다. 그렇지 않으면 아이디어에 몇 주/몇 달을 보낼 수 있습니다. 그 중 하나는 오류가 있을 수 있습니다. 특정 지점이 논란의 여지가 있다는 것을 최소한 알고 있다면 최소한 신중하게 검토하고 모든 것이 괜찮다고 생각하지 않을 수 있습니다.
나중에, 아마, 나는 가까운 시장 사람이 아니고 "구루"가 아닙니다. 저는 선동에 대해 훈련을 받지 않았습니다. 여기서 당신은 여기에 있는 소수의 사람들에게 중대한 실수를 설명할 수 없지만 미묘한 실수를 설명할 수는 없습니다 ... 그렇기 때문에 그것들은 미묘하여 듣는 사람 자신이 자신의 연습에서 그들의 자각에 이르게 합니다.
트리는 재귀적으로 점 구름을 잘라냅니다. 분류의 경우 엔트로피가 분할 기준으로 사용되며 회귀의 경우 제곱 평균 제곱근 오차가 기본 사항이며 uv에 문의하십시오. Innokenty 또는 Martin Chiguevara는 IR에 대해 강의하고 지식에 목마른 사람들을 위해 배포합니다.
나뭇잎의 사용자 정의 모델에 대해 "숲에 의한 외삽"에 대해 이미 이 스레드에서 이에 대한 대화가 있었습니다. 보세요, 시트에서 목표(회귀의 경우)를 평균화하지 않고 선형 회귀 를 구축한 다음 앙상블에서는 상수를 평균하지 않고 라인의 출력을 평균화합니다. 등록
나는 mql처럼 alglib를 사용하지 않고, 작업 코드를 보여주지 않으며, 개인적으로 간단한 예제를 작성하기에는 너무 게으르네요. 죄송합니다.
오 글쎄, 겸손하십시오. 캠페인은 두뇌의 과도한 기술과 히비스커스를 능숙하게 마스터하는 유일한 것입니다 :)
실제로 이것은 완료되었지만 "이상적인 형평성"의 정도를 변경할 수 있습니다.
기차 오류: 0, oos: 0.4.
OOS(내부)를 고려한 "이상적인" 거래는 손실 거래가 15%에 불과하며 이는 OOS(여기서는 20%)의 크기에 해당합니다. 새로운 데이터에서 어떤 일이 일어날지 쉽게 추측할 수 있습니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
거래에서의 기계 학습: 이론 및 실습(거래 등)
막심 드미트리예프 스키 , 2018.12.24 09:32
목표에 대한 변동성
이것은 "이상적인" 입력을 가르치는 것이 특히 모든 출력에 동일한 확률을 할당하는 비뚤어진 접근 방식이라는 것을 보여주고 싶었습니다.
NN이 기차에서 "이상적인" 항목의 패턴을 질적으로 기억하고 손실을 입은 OOC에서 집중적으로 거래하는 경우 패턴이 무작위로 반복됩니다. 예측 변수 세트가 신호를 특성화하지 않고 이를 변경하거나 확장해야 하거나 신호 인식 임계값이 너무 낮은 경우 이 임계값의 크기는 이론적으로 손실 거래 수를 감소시킬 수 있어야 합니다. 어느.
NN이 기차에서 "이상적인" 항목의 패턴을 질적으로 기억하고 손실을 입은 OOC에서 집중적으로 거래하는 경우 패턴이 무작위로 반복됩니다. 예측 변수 세트가 신호를 특성화하지 않고 이를 변경하거나 확장해야 하거나 신호 인식 임계값이 너무 낮은 경우 이 임계값의 크기는 이론적으로 손실 거래 수를 감소시킬 수 있어야 합니다. 어느.
그래서 그것은 희망이 없다는 것이 오류에서 이미 분명합니다. 음, 임계값을 변경하기 전에 신호 자체의 확률을 가지고 노는 것에 관한 것이므로 오류가 기차와 그에 따른 테스트에 조정되도록 .. 자동으로만 자동으로 .. 예측자가 직접 선택하는 것을 원하지 않습니다. 마스터의 일이 아닙니다.)
왜 하지 말아야 하는지에 대한 반론은 없습니다.
당신은 클래스를 조정하고 확률을 반환 기능과 상관시킬 수 있습니다. xs는 자동으로 작동할지 여부는 독성 및 다른 사람들이 슈퍼 듀퍼 상관 방법에 대해 작성하기 때문입니다.
나중에, 아마도 나는 가까운 시장 사람이 아니고 "구루"가 아닙니다. 저는 선동에 대해 훈련을 받지 않았습니다. 여기서 당신은 여기 있는 누구에게도 중대한 실수를 설명할 수 없지만 미묘한 실수를 설명할 수는 없습니다... 그래서 그들은 미묘하여 청취자 자신이 자신의 연습에서 자신의 인식에 도달합니다.
나중에, 아마, 나는 가까운 시장 사람이 아니고 "구루"가 아닙니다. 저는 선동에 대해 훈련을 받지 않았습니다. 여기서 당신은 여기에 있는 소수의 사람들에게 중대한 실수를 설명할 수 없지만 미묘한 실수를 설명할 수는 없습니다 ... 그렇기 때문에 그것들은 미묘하여 듣는 사람 자신이 자신의 연습에서 그들의 자각에 이르게 합니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
거래에서의 기계 학습: 이론 및 실습(거래 등)
유독 , 2018.12.24 14:33
트리는 재귀적으로 점 구름을 잘라냅니다. 분류의 경우 엔트로피가 분할 기준으로 사용되며 회귀의 경우 제곱 평균 제곱근 오차가 기본 사항이며 uv에 문의하십시오. Innokenty 또는 Martin Chiguevara는 IR에 대해 강의하고 지식에 목마른 사람들을 위해 배포합니다.
나뭇잎의 사용자 정의 모델에 대해 "숲에 의한 외삽"에 대해 이미 이 스레드에서 이에 대한 대화가 있었습니다. 보세요, 시트에서 목표(회귀의 경우)를 평균화하지 않고 선형 회귀 를 구축한 다음 앙상블에서는 상수를 평균하지 않고 라인의 출력을 평균화합니다. 등록
나는 mql처럼 alglib를 사용하지 않고, 작업 코드를 보여주지 않으며, 개인적으로 간단한 예제를 작성하기에는 너무 게으르네요. 죄송합니다.
지원 및 저항 수준 이란 무엇입니까
04:45분
*** 그래서 이해가 안 돼요
일반적으로이 저자의 모든 비디오를 보는 것은 매우 유익합니다. 그렇지 않으면 본질을 이해하기가 매우 어려울 것입니다.
멍청이들은 보지 않으니까 이해하지 못할거야
일반적으로이 저자의 모든 비디오를 보는 것은 매우 유익합니다. 그렇지 않으면 본질을 이해하기가 매우 어려울 것입니다.
경고해주셔서 감사합니다. 나는 보지 않을 것이다.
경고해주셔서 감사합니다. 나는 보지 않을 것이다.
)))) 나는 당신에 대해 말하는 것이 아닙니다
지원 및 저항 수준이란 무엇입니까
04:45분
멍청이들은 보지 않으니까 이해하지 못할거야
일반적으로이 저자의 모든 비디오를 보는 것은 매우 유익합니다. 그렇지 않으면 본질을 이해하기가 매우 어려울 것입니다.
상기시켰다
막심 드미트리예프 스키 유리 아사울렌코
당신은 어떤 종류의 청중이 있고 내가 누구를 의미했는지 완벽하게 이해하므로 진정하십시오. 이것은 당신과 관련이 없습니다 ...
그리고 볼지 안볼지는 각자의 선택, 이 영상들은 볼줄만 알면 유용한 정보가 많이 제공되는 영상일뿐
예를 들어, 가격을 고전적인 시계열의 형태로 표현하거나 일반적으로 VR의 형태로 표현하는 것은 매우 올바른 생각이 아닐 수 있습니다.
상기시켰다
외관은 있지만 내용은 아닙니다