트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2074

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막심 드미트리예프스키 :

아니요

차이점은 무엇입니까?

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들어보세요. 한 단계 더 나아가는 것을 예측할 때 그러한 예측의 이름을 기억하지 못하고 더 멀리 예측하지만 이미 이 지점에서 등등

 
mytarmailS :

차이점은 무엇입니까?

읽기) 매트를 이해하지 못했습니다. 부속

이것은 MGUA와 비슷하지만 다항식보다는 피쳐 컨볼루션을 통해 작동합니다.
 
mytarmailS :

들어보세요. 한 단계 더 나아가는 것을 예측할 때 그러한 예측의 이름을 기억하지 못하고 더 멀리 예측하지만 이미 이 지점에서 등등

RNN의 다대다

 

나는 컨볼루션 네트워크 %) 72시간 과정에 등록했습니다. 글쎄, 첫 번째 부분은 파이썬에 대한 연구, 모든 쓰레기 (내가 이미 알고 있음)


 
막심 드미트리예프스키 :

그가 ROCKET에 대한 링크(예: 멋진 기능 변환기)를 제공한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 오크를 생성합니다. 원본의 많은 관련되지 않은 기능은 분류의 품질을 향상시킵니다.

선형 모델과 함께 사용하는 것이 좋습니다(많은 기능을 사용하기 때문에).

눌러야 할 것이다

아름답게 그렸습니다. 데이터를 준비하는 방법을 이해합니다. MO의 경우에도 시리즈의 배급은 불필요한 것뿐만 아니라 많은 것을 제거합니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

RNN의 다대다

거기만? 검색 방법, 당신은 키워드 수 있습니다. tcn 언제보나요?

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 컨볼루션 네트워크 %) 72시간 과정에 등록했습니다. 글쎄, 첫 번째 부분은 파이썬에 대한 연구, 모든 쓰레기 (내가 이미 알고 있음)


많지는 않을 것입니다)

 
일누르 카사노프 :

거기만? 검색 방법, 키워드 수 있습니다. tcn 언제보나요?

무슨 말인지 모르겠어 그냥 알아

내가 회선에 대한 과정을 통과할 때. 아직 사용 방법이 확실하지 않음

 

입주민 질문입니다.

네트워크로 지표를 설명하려고 시도한 사람이 있습니까? 예측하지 마십시오. 즉, 일종의 팬텀을 기술/복사/복원/생성합니다.

이 작업에서 적용되는 의미는별로 없지만 복원 결과를 통해 데이터를 얼마나 잘 처리/정규화하고 일반적으로 어떤 품질인지 판단할 수 있으며 더 이상 나쁘지 않습니다. 그리드가 작동하지 않는다는 것을 알기 위해 , 어리석어서가 아니라 제출된 데이터가 잘못되었거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

 

많은 사람들이 시도했습니다. 나 포함. 단순 MA가 가능하고 복잡한 대역통과 필터가 가능합니다.
NS/숲 막대로 만들 수 있는 모든 것은 쉽게 반복할 수 있습니다.

따라서 막대를 제외하고 이를 기반으로 지표를 제출하는 것은 거의 의미가 없습니다.


그러나 예를 들어 ZZ는 거의 재현할 수 없습니다. 또는 Alexei Nikolaev가 제안한 바에 따르면 막대가 있는 60개 이상의 열을 2개월 동안 제출할 가능성은 거의 없습니다.

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