트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2043

[[삭제]]

Alexander_K :

흠... 한번 볼게요. 나는 아직 M15 이상의 TF로 작업하지 않았습니다 ...

당신의 신호는 어디에 있습니까? 보기 편하도록 즐겨찾기에 넣었는데 지금은 없어졌네요. 무슨 일이에요?

[Evgeniy Chumakov]

올렉 자동판매기 :

당신의 신호는 어디에 있습니까? 보기 편하도록 즐겨찾기에 넣었는데 지금은 없어졌네요. 무슨 일이에요?

분명히 그는 성배 를 더듬고 "조용한 집"으로 갔다)

[Aleksey Vyazmikin]

흥미로운 비디오 , Maxim. 당신은 정확히 이 접근 방식을 하고 있습니까?

[Aleksey Vyazmikin]

그리고 여기 내가 하는 일이 있습니다. 흥미롭게도 위 및 아래 비디오의 두 저자는 정반대라고 말합니다. 한 사람은 네트워크가 다운되고 다른 한 사람은 나무라고 말합니다. :)

[Maxim Dmitrievsky]

알렉세이 비아즈미킨 :

흥미로운 비디오 , Maxim. 당신은 정확히 이 접근 방식을 하고 있습니까?

그렇긴 한데, 아직 안 했어) 왜냐면. 이 이벤트의 성공에 대한 작은 믿음

네트워크는 이미지나 신호와 같은 동종 데이터에서 가장 잘 작동합니다. 트리는 서로 다른 비정규화된 기능의 이기종 유형의 힙에서 더 좋습니다.

Yandex 에테르는 오랫동안 사용되어 왔습니까? 유튜브에 아날로그가 있는줄 몰랐네요

ZY는 현재 시계열에서 가장 멋진 예입니다 - 변압기

https://timeseriestransformer.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trainings/training_2020_04_27__093505.html

그러나 그것은 모두 LSTM과 마찬가지로 지연된 예측처럼 보입니다. 계열의 현재 값이 SAT에서와 같이 다음 값에 대한 최상의 예측인 것처럼

[mytarmailS]

요청이 있습니다!!!

MT4를 위한 간단한 스크립트 작성은 필수!

요점은

1) 특정 촛불을 클릭합니다.

2) 스크립트는 메모장 에 이 양초의 날짜와 시간과 종가 를 씁니다.

모두!!

[Valeriy Yastremskiy]

막심 드미트리예프스키 :

그렇긴 한데, 아직 안 했어) 왜냐면. 이 이벤트의 성공에 대한 작은 믿음

네트워크는 이미지나 신호와 같은 동종 데이터에서 가장 잘 작동합니다. 트리는 서로 다른 비정규화된 기능의 이기종 유형의 힙에서 더 좋습니다.

Yandex 에테르는 오랫동안 사용되어 왔습니까? 유튜브에 아날로그가 있는줄 몰랐네요

ZY는 현재 시계열에서 가장 멋진 예입니다 - 변압기

https://timeseriestransformer.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trainings/training_2020_04_27__093505.html

변압기 에 대한 추가 정보 명목상 다소 명확하게 번역되었습니다.

[Maxim Dmitrievsky]

발레리 야스트렘스키 :

변압기 에 대한 추가 정보 명목상 다소 명확하게 번역되었습니다.

즐겨찾기에 있음) 좋아요, 전에 던졌습니다.

[Maxim Dmitrievsky]

작은 데이터 세트의 임의 태그에 대한 GRU

Epoch 20 기차 오류: 0.3469601273536682 tst 오류: 0.40891700983047485

레이블의 무작위 샘플링의 장단점은 무엇입니까?

def add_labels(dataset, min, max, markup):          #min, max - минимальная\максимальная продолжительность сделки, в барах
    labels = []                                     #сюда сохраняем метки
     for i in range(dataset.shape[ 0 ]-max):
         rand = random.randint(min,max)              #случайно выбираем продолжительность следующей сделки
         if i == 0 :                                  #если это первый элемент массива, заполняем значениями 0.5 , rand - 1 штук\
             for a in range( rand - 1 ):                 #поскольку нет более ранних цен для определения метки       
                labels.append( 0.5 )
         if dataset['close'][i] > (dataset['close'][i + rand ] + markup):    #если текущая цена больше чем цена + rand баров вперед\
                labels.append( 1.0 )                                         #то метка 1.0 (продажа)
        elif dataset['close'][i] < (dataset['close'][i + rand ] - markup):  #если меньше, то покупка
                labels.append( 0.0 )              
         else :
                labels.append( 0.5 )
    dataset = dataset.iloc[:len(labels)].copy()
    dataset['labels'] = labels
     return dataset

이제 비디오 카드용 cuda 팩을 설치하고 빅 데이터 vidyuha에서 계산합니다.

기능 - 입력 시 15개 조각의 증분 시퀀스입니다. 올릴 수 있다

[Aleksey Vyazmikin]

막심 드미트리예프스키 :

그렇긴 한데, 아직 안 했어) 왜냐면. 이 이벤트의 성공에 대한 작은 믿음

비디오에서 올바르게 이해했다면 convolutional network 에서 기능을 찾는 function \ library가 있습니다. 패턴/예측자를 찾아야 하는 기성 템플릿 - 거기에서 무엇을 찾을 것으로 예상되는지, 이 마스크가 어떻게 만들어졌는지 흥미롭습니다. 어떤 종류의 논리를 알고 있습니까?

막심 드미트리예프스키 :

Yandex 에테르는 오랫동안 사용되어 왔습니까? 유튜브에 아날로그가 있는줄 몰랐네요

오랜 시간, 약 2년 동안, 내가 보기에는 확실합니다.

막심 드미트리예프스키 :

ZY는 현재 시계열에서 가장 멋진 예입니다 - 변압기

https://timeseriestransformer.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trainings/training_2020_04_27__093505.html

그러나 그것은 모두 LSTM과 마찬가지로 지연된 예측처럼 보입니다. 계열의 현재 값이 SAT에서와 같이 다음 값에 대한 최상의 예측인 것처럼

입력 데이터가 이 네트워크에 적합한지 잘 모르겠습니다. 사진에서 모든 것이 매끄럽습니다.