모든 것이 계획대로 진행되며 거래 규칙의 어딘가에 손실이 너무 크면 중지하도록 표시되어 있습니다.
S&P가 떨어지자 마자 전체 전략이 무너졌고, 나는 같은 결과를 얻었다. 이 기사의 저자는 매우 운이 좋았거나(가능성은 낮음), 특히 아름다운 OOS 사진을 위해 다양한 수신 거래 모델을 거쳤습니다.
xs, 여기 Vladimir Perervenko 는 모든 것이 매우 낙관적이며 이전에 본 모든 것과 같이 네트워크가 바로 병합되지 않는다고 말했습니다. 데이터와 예측자를 사용하여 더 적은 시간에 시도하지만 여전히 코드를 전혀 이해하지 못하며 네트워크를 배우는 데 몇 주가 걸릴 것입니다.
2개의 표시기는 매우 작아서 적당한 것을 찾을 수조차 없습니다. 일반적으로 "입구의 쓰레기 -> 출구의 쓰레기"를 주제로 한 삽화가 그렇게 나왔습니다.
좌표는 두 지표의 값입니다. 파란색 - "구매" 클래스에 속하는 포인트, 빨간색 - "판매".
6개의 모델은 "Train Data" 포인트에 대해 훈련된 다음 좌표 (-2;-2)-> (2; 2)의 포인트 세트를 예측하는 데 사용되며 모델이 데이터를 기억한 방식과 데이터를 정확히 볼 수 있습니다. 모델 좌표에 대한 새로운 예측에서 발생했습니다.
아름답고 유익한 .. 이것에 대해 감사합니다
아마, 똑같이, 나는 내 힘을 모아 순수한 패턴을 찾는 것에 대한 내 아이디어에 대해 써야 할 것입니다 (그러나 시간이 걸립니다). 관련성이있는 것을 보았기 때문에 ... 아마도 어떤 의미가있을 것입니다 ..
내 생각에 Dr. Trader 의 전체 문제는 MO가 공유하도록 강제하려는 것입니다. 전체 샘플을 클래스로 나눌 수 있지만 객관적 으로 샘플의 ~3% 만 나눌 수 있고 우리가 당신이 강하다고 말하지 않는다면 어떻게 될까요? 결과 ...
이해했나요? 우리는 전체 샘플을 매수 및 매도 클래스로 나누려고 하므로 시장의 모든 움직임을 절대적 으로 예측하고 싶지만 예측자가 너무 미쳐서 모든 움직임의 ~3% 만 객관적 으로 예측할 수 있습니다. 그래서 우리는 무엇을 해야 할까요? 필요? 우리는 최소한 이 3% 를 취하고 분리할 수 없는 다른 모든 것을 버리려고 노력해야 합니다. 왜냐하면 이것은 필터링해야 하는 입력/노이즈/재훈련 등의 이유에서 매우 쓰레기이기 때문입니다. ... call 그것은 당신이 원하는 것, 모든 것이 잘 될 것입니다 ...
내가 어떻게 보는지 아직 작성하지 않았지만 누군가가 그러한 선택을 하는 방법에 대한 제안이 있을 수 있습니까?
ps Sanych 제발, RSA에 대해 다시 이야기하지 마십시오. 이것은 전혀 올바른 코트가 아닙니다.)
아마, 똑같이, 나는 내 힘을 모아 순수한 패턴을 찾는 것에 대한 내 아이디어에 대해 써야 할 것입니다 (그러나 시간이 걸립니다). 관련성이있는 것을 보았기 때문에 ... 아마도 어떤 의미가있을 것입니다 ..
내 생각에 Dr. Trader 의 전체 문제는 MO가 공유하도록 강제하려는 것입니다. 전체 샘플을 클래스로 나눌 수 있지만 객관적 으로 샘플의 ~3% 만 나눌 수 있고 우리가 당신이 강하다고 말하지 않는다면 어떻게 될까요? 결과 ...
이해했나요? 우리는 전체 샘플을 매수 및 매도 클래스로 나누려고 하므로 시장의 모든 움직임을 절대적 으로 예측하고 싶지만 예측자가 너무 미쳐서 모든 움직임의 ~3% 만 객관적 으로 예측할 수 있습니다. 그래서 우리는 무엇을 해야 할까요? 필요? 우리는 최소한 이 3% 를 취하고 분리할 수 없는 다른 모든 것을 버리려고 노력해야 합니다. 왜냐하면 이것은 필터링해야 하는 입력/노이즈/재훈련 등의 이유에서 매우 쓰레기이기 때문입니다. ... call 그것은 당신이 원하는 것, 모든 것이 잘 될 것입니다 ...
내가 어떻게 보는지 아직 작성하지 않았지만 누군가가 그러한 선택을 하는 방법에 대한 제안이 있을 수 있습니까?
ps Sanych 제발, RSA에 대해 다시 이야기하지 마십시오. 이것은 전혀 올바른 코트가 아닙니다.)
이전에 3가지 클래스(판매, 울타리, 구매)로 나누는 접근 방식을 설명했습니다. "울타리" 등급에는 서로 모순되거나 매수 및 매도 등급으로 나눌 수 없는 모든 경우가 포함됩니다. 매매 시 3~10% 하락하는 것으로 나타났습니다. 이 접근 방식의 장점은 시간이 지남에 따라 익숙하지 않은 데이터(실제)에 대해 작업할 때 네트워크가 시장 상황을 인식하지 못하고 점점 더 "울타리"에 대해 언급하기 시작한다는 것입니다. 즉, 점차적으로 거래를 중단합니다. 이것은 시간이 지남에 따라 입력에 대해 점점 더 많은 실수를 시작하는 것보다 백 배 낫습니다.
모델을 훈련시키는 데 얼마나 걸렸어요? 이 마지막
newConfigNEAT 기능에서 기본적으로 이러한 설정
지금은 32세대입니다
32 32 82.23862 150.0092 140.4628 145.5368
[ 1 ] "Starting simulations..."
[ 1 ] "1.59 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 1 / 6 with fitness 146.091452597612"
[ 1 ] "3.17 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 2 / 6 with fitness 146.091452597612"
[ 1 ] "4.76 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 3 / 6 with fitness 146.091452597612"
[ 1 ] "6.35 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 4 / 6 with fitness 146.091452597612"
[ 1 ] "7.94 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 5 / 6 with fitness 146.091452597612"
[ 1 ] "9.52 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 6 / 6 with fitness 146.091452597612"
[ 1 ] "11.11 % Finished simulation of species 2 / 44 genome 1 / 2 with fitness 145.536759116526"
[ 1 ] "12.7 % Finished simulation of species 2 / 44 genome 2 / 2 with fitness 145.536759116526"
이 세대 중 몇 명이 50 또는 500이어야 합니까?
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35세대에서 끝났는데 왜 정확히 35세대에? xs .. Dr.Trader 감사합니다
어떤 이유로 OOS에서 자산이 완전히 계산되지 않았습니다.
어떤 이유로 OOS에서 자산이 완전히 계산되지 않았습니다.
모든 것이 계획대로 진행되며 거래 규칙의 어딘가에 손실이 너무 크면 중지하도록 표시되어 있습니다.
S&P가 떨어지자마자 전체 전략이 무너졌고, 나는 같은 결과를 얻었다. 이 기사의 저자는 매우 운이 좋았거나(가능성은 낮음), 특히 아름다운 OOS 사진을 위해 다양한 수신 거래 모델을 거쳤습니다.
모든 것이 계획대로 진행되며 거래 규칙의 어딘가에 손실이 너무 크면 중지하도록 표시되어 있습니다.
S&P가 떨어지자 마자 전체 전략이 무너졌고, 나는 같은 결과를 얻었다. 이 기사의 저자는 매우 운이 좋았거나(가능성은 낮음), 특히 아름다운 OOS 사진을 위해 다양한 수신 거래 모델을 거쳤습니다.
모든 것이 계획대로 진행되며 거래 규칙의 어딘가에 손실이 너무 크면 중지하도록 표시되어 있습니다.
S&P가 떨어지자 마자 전체 전략이 무너졌고, 나는 같은 결과를 얻었다. 이 기사의 저자는 매우 운이 좋았거나(가능성은 낮음), 특히 아름다운 OOS 사진을 위해 다양한 수신 거래 모델을 거쳤습니다.
기사. 좋은.
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2326253
다시 한 번 나는 Vizard_가 설명한 것을 시도했습니다.
2개의 표시기는 매우 작아서 적당한 것을 찾을 수조차 없습니다. 일반적으로 "입구의 쓰레기 -> 출구의 쓰레기"를 주제로 한 삽화가 그렇게 나왔습니다.
좌표는 두 지표의 값입니다. 파란색 - "구매" 클래스에 속하는 포인트, 빨간색 - "판매".
6개의 모델은 "Train Data" 포인트에 대해 훈련된 다음 좌표 (-2;-2)-> (2; 2)의 포인트 세트를 예측하는 데 사용되며 모델이 데이터를 기억한 방식과 데이터를 정확히 볼 수 있습니다. 모델 좌표에 대한 새로운 예측에서 발생했습니다.
다시 한 번 나는 Vizard_가 설명한 것을 시도했습니다.
2개의 표시기는 매우 작아서 적당한 것을 찾을 수조차 없습니다. 일반적으로 "입구의 쓰레기 -> 출구의 쓰레기"를 주제로 한 삽화가 그렇게 나왔습니다.
좌표는 두 지표의 값입니다. 파란색 - "구매" 클래스에 속하는 포인트, 빨간색 - "판매".
6개의 모델은 "Train Data" 포인트에 대해 훈련된 다음 좌표 (-2;-2)-> (2; 2)의 포인트 세트를 예측하는 데 사용되며 모델이 데이터를 기억한 방식과 데이터를 정확히 볼 수 있습니다. 모델 좌표에 대한 새로운 예측에서 발생했습니다.
아름답고 유익한 .. 이것에 대해 감사합니다
아마, 똑같이, 나는 내 힘을 모아 순수한 패턴을 찾는 것에 대한 내 아이디어에 대해 써야 할 것입니다 (그러나 시간이 걸립니다). 관련성이있는 것을 보았기 때문에 ... 아마도 어떤 의미가있을 것입니다 ..
내 생각에 Dr. Trader 의 전체 문제는 MO가 공유하도록 강제하려는 것입니다. 전체 샘플을 클래스로 나눌 수 있지만 객관적 으로 샘플의 ~3% 만 나눌 수 있고 우리가 당신이 강하다고 말하지 않는다면 어떻게 될까요? 결과 ...
이해했나요? 우리는 전체 샘플을 매수 및 매도 클래스로 나누려고 하므로 시장의 모든 움직임을 절대적 으로 예측하고 싶지만 예측자가 너무 미쳐서 모든 움직임의 ~3% 만 객관적 으로 예측할 수 있습니다. 그래서 우리는 무엇을 해야 할까요? 필요? 우리는 최소한 이 3% 를 취하고 분리할 수 없는 다른 모든 것을 버리려고 노력해야 합니다. 왜냐하면 이것은 필터링해야 하는 입력/노이즈/재훈련 등의 이유에서 매우 쓰레기이기 때문입니다. ... call 그것은 당신이 원하는 것, 모든 것이 잘 될 것입니다 ...
내가 어떻게 보는지 아직 작성하지 않았지만 누군가가 그러한 선택을 하는 방법에 대한 제안이 있을 수 있습니까?
ps Sanych 제발, RSA에 대해 다시 이야기하지 마십시오. 이것은 전혀 올바른 코트가 아닙니다.)
아름답고 유익한 .. 이것에 대해 감사합니다
아마, 똑같이, 나는 내 힘을 모아 순수한 패턴을 찾는 것에 대한 내 아이디어에 대해 써야 할 것입니다 (그러나 시간이 걸립니다). 관련성이있는 것을 보았기 때문에 ... 아마도 어떤 의미가있을 것입니다 ..
내 생각에 Dr. Trader 의 전체 문제는 MO가 공유하도록 강제하려는 것입니다. 전체 샘플을 클래스로 나눌 수 있지만 객관적 으로 샘플의 ~3% 만 나눌 수 있고 우리가 당신이 강하다고 말하지 않는다면 어떻게 될까요? 결과 ...
이해했나요? 우리는 전체 샘플을 매수 및 매도 클래스로 나누려고 하므로 시장의 모든 움직임을 절대적 으로 예측하고 싶지만 예측자가 너무 미쳐서 모든 움직임의 ~3% 만 객관적 으로 예측할 수 있습니다. 그래서 우리는 무엇을 해야 할까요? 필요? 우리는 최소한 이 3% 를 취하고 분리할 수 없는 다른 모든 것을 버리려고 노력해야 합니다. 왜냐하면 이것은 필터링해야 하는 입력/노이즈/재훈련 등의 이유에서 매우 쓰레기이기 때문입니다. ... call 그것은 당신이 원하는 것, 모든 것이 잘 될 것입니다 ...
내가 어떻게 보는지 아직 작성하지 않았지만 누군가가 그러한 선택을 하는 방법에 대한 제안이 있을 수 있습니까?
ps Sanych 제발, RSA에 대해 다시 이야기하지 마십시오. 이것은 전혀 올바른 코트가 아닙니다.)
이전에 3가지 클래스(판매, 울타리, 구매)로 나누는 접근 방식을 설명했습니다. "울타리" 등급에는 서로 모순되거나 매수 및 매도 등급으로 나눌 수 없는 모든 경우가 포함됩니다. 매매 시 3~10% 하락하는 것으로 나타났습니다. 이 접근 방식의 장점은 시간이 지남에 따라 익숙하지 않은 데이터(실제)에 대해 작업할 때 네트워크가 시장 상황을 인식하지 못하고 점점 더 "울타리"에 대해 언급하기 시작한다는 것입니다. 즉, 점차적으로 거래를 중단합니다. 이것은 시간이 지남에 따라 입력에 대해 점점 더 많은 실수를 시작하는 것보다 백 배 낫습니다.
하지만 아무 소용이 없고, 아무도 필요로 하지 않으며, 아무도 듣지 않습니다.