트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1843

 
마이클 마르쿠카이테스 :

아무도 입을 다물지 않고 선동을 참지 못하는 특정 놈들이 모였다고 생각한다. AI 시스템이 불분명한 대답을 할 수 있는 능력이 있지만, 그것은 여전히 1 + 1 = 2인 정확한 과학이며, 대략적으로, 어쨌든 예라고 가정하는 것은 아닙니다. 유사하게, 시장은 관련 뉴스가 있지만 의사 가르침이 있는 매우 특정한 유형의 활동입니다. 예를 들어 Yusuf처럼.

Wikipedia로 돌아가 봅시다. 그녀를 믿습니까?

시장 - 개별 상품서비스구매자 (소비자)와 판매자 ( 공급자 ) 간의 교환 을 보장하는 일련의 프로세스 및 절차입니다.

따라서 구매자와 판매자 간의 관계에 대한 정보가 중요할 수 있으며 웨이브, 스토캐스틱, 볼린저 등은 중요하지 않습니다??? 당신은 어떻게 생각하십니까? 그리고 알다시피, 첫 번째 자리를 차지할 의사 가르침이 여기에서 발전했습니다. .... 다른 비디오를 적어야 할 것 같지만 지금은 텍스트에 따릅니다. 그리고 소리와 함께, 나는 당신이 정상적인 것을 생각해 낼 필요가 있다고 생각합니다. 젠장, 왜 goproshka가 소음으로 소리를 쓰는지 아무도 모릅니다 ????

핑계를 읽기도 합니다.

 
울라지미르 이제르스키 :

핑계를 읽기도 합니다.

안녕 볼로디아! 인생 어때, 몇 억 벌었니?;;
 

요전날 이런 생각이 떠올랐습니다.

제가 올린 영상의 퀄리티가 많이 아쉽긴 하지만 조회수를 보면 아무도 높은 문제와 과학적 정당성에 관심이 없습니다. 고리키공원에서 자가격리 철폐에 대해 30분 동안 십자가에 못 박힌 아름다운 암소를 바라보는 것은 모두에게 흥미롭다. 그녀는 말 그대로 내 70에 대해 하루에 500,000 조회수를 기록했습니다. 결론: 과학적 주제는 이제 더 이상 문제가 되지 않습니다. 가장 중요한 것은 아름답고 매력적인 얼굴과 유쾌한 목소리이지만 일반적으로 AI에 있는 것은 누구에게도 관심이 없습니다. 슬픔 :-(

 
도서관 :

모두와 상의하고 싶습니다.
Darch 패키지에서 모델 평가를 위한 다음 옵션을 찾았습니다.
우리는 기차와 구간의 오류를 고려합니다.
그런 다음 최종 오류를 다음과 같이 계산합니다.
err = oob_error * comb_err_tr + train_err * (1 - 빗_err_tr);

내 생각에 훈련은 전체 샘플에 대한 완전성 및 정확도 지표의 평균 값으로 제어해야 하며 샘플을 10% -20%의 창으로 나누어야 합니다. 나는 이런 식으로 잎을 선택하지만 재정적 결과도 고려합니다.

 
마이클 마르쿠카이테스 :

요전날 이런 생각이 떠올랐습니다.

제가 올린 영상의 퀄리티가 많이 아쉽긴 하지만 조회수를 보면 아무도 높은 문제와 과학적 정당성에 관심이 없습니다. 고리키공원에서 자가격리 철폐에 대해 30분 동안 십자가에 못 박힌 아름다운 암소를 바라보는 것은 모두에게 흥미롭다. 그녀는 말 그대로 내 70에 대해 하루에 500,000 조회수를 기록했습니다. 결론: 과학적 주제는 이제 더 이상 문제가 되지 않습니다. 가장 중요한 것은 아름답고 매력적인 얼굴과 유쾌한 목소리이지만 일반적으로 AI에 있는 것은 누구에게도 관심이 없습니다. 슬픔 :-(

아무도 진실을 필요로하지 않습니다 Misha )) 모두는 아름다운 환상을 원합니다

아름다운 젖꼭지가 될 필요는 없습니다. 시청자를 위한 아이디어를 만들고 상상력을 발휘한 다음에만 진실의 자궁을 잘라냅니다.)

백그라운드에서 착암기 소리만 짜증나네요)

 
막심 드미트리예프스키 :

아무도 진실을 필요로하지 않습니다 Misha )) 모두는 아름다운 환상을 원합니다

아름다운 젖꼭지가 될 필요는 없습니다. 시청자를 위한 아이디어를 만들고 상상력을 발휘한 다음에만 진실의 자궁을 잘라냅니다.)

백그라운드에서 착암기 소리만 짜증나네요)

글쎄요, 소리로 따로 결정하겠습니다...
 
알렉세이 비아즈미킨 :

내 생각에 훈련은 전체 샘플에 대한 완전성 및 정확도 지표의 평균 값으로 제어해야 하며 샘플을 10% -20%의 창으로 나누어야 합니다. 나는 이런 식으로 잎을 선택하지만 재정적 결과도 고려합니다.

교차 검증입니다. 또는 테스트 세트가 항상 훈련 세트보다 늦도록 앞으로 걸어갈 수 있습니다.
용어를 명확히 합시다.
- 정확도, 표준 정확도(정확하게 분류된 예의 백분율)를 의미합니다.
- 완전성. 훈련을 위한 예제의 수/샘플 크기입니까? 그것을 선택하는 방법? 선택?

 
도서관 :

교차 검증입니다. 또는 테스트 세트가 항상 훈련 세트보다 늦도록 앞으로 걸어갈 수 있습니다.

전체 샘플에서 신호 안정성을 확인하고 최종 지표를 확인하는 것이 중요합니다. 방법이 다를 수 있으며 그 중 하나를 간략하게 설명했습니다.

도서관 :

용어를 명확히 합시다.
- 정확도, 표준 정확도(정확하게 분류된 예의 백분율)를 의미합니다.
- 완전성. 훈련을 위한 예제의 수/샘플 크기입니까? 그것을 선택하는 방법? 선택?

정밀도 - 정확성 및 재현율 - 완전성. 이 표시기는 하나 이상의 클래스가 있고 많은 클래스 중 하나가 신호 클래스인 경우 중요합니다. 예를 들어, 구매(1)/대기(0)/매도(-1) 또는 변동성을 찾는 3가지 분류를 사용하면 강한(1) 움직임 또는 약한(0) 움직임이 있습니다. 논리에서 두 클래스가 동일하면 이러한 표시기의 의미가 약간 흐려집니다.

Метрики в задачах машинного обучения
Метрики в задачах машинного обучения
  • habr.com
В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста. В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так. Метрики в задачах...
 

맥심은? 뭔가 읽었어? 컷이 있습니까?

나는 접근 방식을 약간 개선했고 결과도 좋아졌습니다. 모든 입력은 + :))


하지만 문제가 있습니다..

1) 적은 신호

2) 모델은 시간이 지남에 따라 죽는다


하지만 그래도 이 빌어먹을 시장에서 뭔가를 이해하기 시작한 것 같습니다. 즉, 돌파구가 멀지 않았음을 의미합니다.))

 
알렉세이 비아즈미킨 :

전체 샘플에서 신호 안정성을 확인하고 최종 지표를 확인하는 것이 중요합니다. 방법이 다를 수 있으며 그 중 하나를 간략하게 설명했습니다.

정밀도 - 정확성 및 재현율 - 완전성. 이 표시기는 하나 이상의 클래스가 있고 많은 클래스 중 하나가 신호 클래스인 경우 중요합니다. 예를 들어, 구매(1)/대기(0)/매도(-1) 또는 변동성을 찾는 3가지 분류를 사용하면 강한(1) 움직임 또는 약한(0) 움직임이 있습니다. 논리에서 두 클래스가 동일하면 이러한 표시기의 의미가 약간 흐려집니다.

고맙습니다. 나는 Precision을 사용하여 클래스의 Accuracy라고 명명했습니다. 이제 일반적으로 허용되는 조건을 부를 것입니다.)
그러나 일반적으로 정밀도는 "대기" 클래스가 있는 경우 주요 메트릭으로 간주될 수 있습니다. 정밀도 오류는 오분류로 인한 직접적인 손실입니다.
그리고 리콜은 손실된 이익을 의미합니다. 우리는 연기하는 대신 기다렸다.
결과적으로 최소한의 예측 오차와 최소한의 손실 이익으로 최상의 값을 찾는 F1을 최대화해야 합니다.
사유: