트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2213 1...220622072208220922102211221222132214221522162217221822192220...3399 새 코멘트 Valeriy Yastremskiy 2020.12.03 11:24 #22121 mytarmailS : 글쎄, 당신은 "최대 이익"을 위해 뉴런을 훈련시키고 있습니다. 이것은 하나의 기준( "최대 이익") 에 대한 교육입니다. 여기에서 Alexander Aleksanodovich 라는 사람은 뉴런이 "거래하지 않는"최상의 솔루션을 찾았지만 어떻게했는지 모르지만 오 글쎄 .. 따라서 뉴런이 거래하지 않기로 결정했다면 "최소 트랜잭션 수"라는 기준(뉴런이 수행해야 하는 최소한의 트랜잭션)을 하나 더 추가해야 합니다. 이미 두 가지 기준 (또는 10) 으로 최적화해야 하는 것으로 판명되었습니다. 최종 결과를 모르기 때문에 여기에서 아무것도 정규화할 수 없습니다. 대상이 많습니다. 보통 2배 목표. 최대 이익과 잔액을 소모하지 마십시오. 이익이 고갈될 위험이 있습니다. 원자력 발전소에는 19~30개의 매개변수가 있습니다. 목표는 최대의 안정적인 반환과 멈추지 않고 폭발하지 않는 것입니다. 최대 반동 시 폭발할 수 있고, 막대를 너무 빼면 절대 폭발하지 않지만 멈출 수 있다. 다른 경계 상태 또는 클래스. Uladzimir Izerski 2020.12.03 11:24 #22122 mytarmails : 아마도.... =========================== 큰 테스트 샘플을 만들었습니다 상자 안에는 내가 보여준 테스트(새 데이터)가 있습니다. karoch, 5분 동안 위원회가 모든 것을 집어삼킬 것입니다. 그러나 흥미로운 모델을 합성하는 것이 가능합니다. 모델 훈련과 샤프트 점검을 바로 피트니스 기능에 넣어야 한다. 및 테스트 샘플 지금까지 나는 모든 것을 매우 서툴게 해왔어 현재 시스템보다 며칠 전에 시스템을 교육한 다음 1~2주 전에 테스트합니다. 무슨 일이 일어나는지 보십시오. 흥미로운 것들을 많이 보게 될 것입니다. mytarmailS 2020.12.03 12:01 #22123 막심 드미트리예프스키 : thx, 그들은 이해하지 못합니다 신경쓰지마.... 나는 또한 당신의 리샘플링을 피우지 않았습니다 (( 복잡한 것을 이해하기 어려운 경우가 많습니다) 발레리 야스트렘스키 : 대상이 많습니다. 보통 2배 목표. 최대 이익과 잔액을 소모하지 마십시오. 이익이 고갈될 위험이 있습니다. 예, 피트니스 기능의 도움으로 무엇이든 할 수 있습니다.... 이것은 뉴런에 원하는 것을 전달하는 가장 "자유로운" 방법입니다. 울라지미르 이제르스키 : 현재 시스템보다 며칠 전에 시스템을 교육한 다음 1~2주 전에 테스트합니다. 무슨 일이 일어나는지 보십시오. 흥미로운 것들을 많이 보게 될 것입니다. 왜 이러는지 이해가 안감 Maxim Dmitrievsky 2020.12.03 12:11 #22124 mytarmailS : 신경쓰지마.... 나는 또한 당신의 리샘플링을 피우지 않았습니다 (( 복잡한 것을 이해하기 어려운 경우가 많습니다) 당신은 읽지 않았기 때문에 담배를 피우지 않았다 나는 당신이하고있는 일에 대한 다이어그램을 그리라고 말합니다. 그렇지 않으면 그것이 무엇에 관한 것인지 명확하지 않습니다. mytarmailS 2020.12.03 12:19 #22125 막심 드미트리예프스키 : 당신은 읽지 않았기 때문에 담배를 피우지 않았다 나는 당신이하고있는 일에 대한 다이어그램을 그리라고 말합니다. 그렇지 않으면 그것이 무엇에 관한 것인지 명확하지 않습니다. 최신글 읽기... 잠시 후, 이제 코드를 작성 중입니다. 테스트를 통과했지만 이미 자동으로 테스트를 통과한 모델만 선택하려고 합니다. 다중 기준 검색을 시도하는 사용자 mytarmailS 2020.12.03 12:25 #22126 막심 드미트리예프스키 : 나는 당신이하고있는 일에 대한 다이어그램을 그리라고 말합니다. 그렇지 않으면 그것이 무엇에 관한 것인지 명확하지 않습니다. 나는 이 기사 의 마지막 3분의 1에서 블라디미르와 똑같이 한다. 이익을 극대화하기 위해 MASD에 대한 매개 변수를 선택하지 않고 즉시 뉴런의 가중치를 선택합니다. 헐 똑같네.. Maxim Dmitrievsky 2020.12.03 12:37 #22127 mytarmailS : 나는 이 기사 의 마지막 3분의 1에서 블라디미르와 똑같이 한다. 이익을 극대화하기 위해 MASD에 대한 매개 변수를 선택하지 않고 즉시 뉴런의 가중치를 선택합니다. 헐 똑같네.. 이것은 하이퍼파라미터 그리드 최적화입니다. mytarmailS 2020.12.03 12:52 #22128 막심 드미트리예프스키 : 이것은 하이퍼파라미터 그리드 최적화입니다. 글쎄, 당신은 말할 수 있습니다 ... 가능성의 본질 피트니스 재미를 통해. 코드로 설명할 수 없는 아이디어라도 뉴런에 넣을 수 있습니다. Maxim Dmitrievsky 2020.12.03 12:57 #22129 mytarmailS : 글쎄, 당신은 말할 수 있습니다 ... 가능성의 본질 피트니스 재미를 통해. 코드로 설명할 수 없는 아이디어라도 뉴런에 넣을 수 있습니다. 그리드는 여전히 엔로피 최소화를 통해 학습합니다. 그리고 중지 기준은 모든 사용자 정의 손실에서 만들 수 있습니다. mytarmailS 2020.12.03 13:00 #22130 막심 드미트리예프스키 : 그리드는 여전히 엔로피 최소화를 통해 학습합니다. 그리고 중지 기준은 모든 사용자 정의 손실에서 만들 수 있습니다. 파이썬에서는 어떨지 모르겠지만, r-ke에서는 잘 안 되거나, 어떻게 되는지 몰라서 이걸 생각해 냈습니다... 1...220622072208220922102211221222132214221522162217221822192220...3399 새 코멘트 사유: 취소 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
글쎄, 당신은 "최대 이익"을 위해 뉴런을 훈련시키고 있습니다. 이것은 하나의 기준( "최대 이익") 에 대한 교육입니다.
여기에서 Alexander Aleksanodovich 라는 사람은 뉴런이 "거래하지 않는"최상의 솔루션을 찾았지만 어떻게했는지 모르지만 오 글쎄 ..
따라서 뉴런이 거래하지 않기로 결정했다면 "최소 트랜잭션 수"라는 기준(뉴런이 수행해야 하는 최소한의 트랜잭션)을 하나 더 추가해야 합니다.
이미 두 가지 기준 (또는 10) 으로 최적화해야 하는 것으로 판명되었습니다.
최종 결과를 모르기 때문에 여기에서 아무것도 정규화할 수 없습니다.
대상이 많습니다. 보통 2배 목표. 최대 이익과 잔액을 소모하지 마십시오. 이익이 고갈될 위험이 있습니다.
원자력 발전소에는 19~30개의 매개변수가 있습니다. 목표는 최대의 안정적인 반환과 멈추지 않고 폭발하지 않는 것입니다. 최대 반동 시 폭발할 수 있고, 막대를 너무 빼면 절대 폭발하지 않지만 멈출 수 있다.
다른 경계 상태 또는 클래스.
아마도....
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큰 테스트 샘플을 만들었습니다
상자 안에는 내가 보여준 테스트(새 데이터)가 있습니다.
karoch, 5분 동안 위원회가 모든 것을 집어삼킬 것입니다.
그러나 흥미로운 모델을 합성하는 것이 가능합니다.
모델 훈련과 샤프트 점검을 바로 피트니스 기능에 넣어야 한다. 및 테스트 샘플
지금까지 나는 모든 것을 매우 서툴게 해왔어
현재 시스템보다 며칠 전에 시스템을 교육한 다음 1~2주 전에 테스트합니다. 무슨 일이 일어나는지 보십시오. 흥미로운 것들을 많이 보게 될 것입니다.
thx, 그들은 이해하지 못합니다
신경쓰지마....
나는 또한 당신의 리샘플링을 피우지 않았습니다 ((
복잡한 것을 이해하기 어려운 경우가 많습니다)
대상이 많습니다. 보통 2배 목표. 최대 이익과 잔액을 소모하지 마십시오. 이익이 고갈될 위험이 있습니다.
예, 피트니스 기능의 도움으로 무엇이든 할 수 있습니다....
이것은 뉴런에 원하는 것을 전달하는 가장 "자유로운" 방법입니다.
현재 시스템보다 며칠 전에 시스템을 교육한 다음 1~2주 전에 테스트합니다. 무슨 일이 일어나는지 보십시오. 흥미로운 것들을 많이 보게 될 것입니다.
왜 이러는지 이해가 안감
신경쓰지마....
나는 또한 당신의 리샘플링을 피우지 않았습니다 ((
복잡한 것을 이해하기 어려운 경우가 많습니다)
당신은 읽지 않았기 때문에 담배를 피우지 않았다
나는 당신이하고있는 일에 대한 다이어그램을 그리라고 말합니다. 그렇지 않으면 그것이 무엇에 관한 것인지 명확하지 않습니다.
당신은 읽지 않았기 때문에 담배를 피우지 않았다
나는 당신이하고있는 일에 대한 다이어그램을 그리라고 말합니다. 그렇지 않으면 그것이 무엇에 관한 것인지 명확하지 않습니다.
최신글 읽기...
잠시 후, 이제 코드를 작성 중입니다. 테스트를 통과했지만 이미 자동으로 테스트를 통과한 모델만 선택하려고 합니다.
다중 기준 검색을 시도하는 사용자나는 당신이하고있는 일에 대한 다이어그램을 그리라고 말합니다. 그렇지 않으면 그것이 무엇에 관한 것인지 명확하지 않습니다.
나는 이 기사 의 마지막 3분의 1에서 블라디미르와 똑같이 한다.
이익을 극대화하기 위해 MASD에 대한 매개 변수를 선택하지 않고 즉시 뉴런의 가중치를 선택합니다.
헐 똑같네..
나는 이 기사 의 마지막 3분의 1에서 블라디미르와 똑같이 한다.
이익을 극대화하기 위해 MASD에 대한 매개 변수를 선택하지 않고 즉시 뉴런의 가중치를 선택합니다.
헐 똑같네..
이것은 하이퍼파라미터 그리드 최적화입니다.
이것은 하이퍼파라미터 그리드 최적화입니다.
글쎄, 당신은 말할 수 있습니다 ...
가능성의 본질
피트니스 재미를 통해. 코드로 설명할 수 없는 아이디어라도 뉴런에 넣을 수 있습니다.
글쎄, 당신은 말할 수 있습니다 ...
가능성의 본질
피트니스 재미를 통해. 코드로 설명할 수 없는 아이디어라도 뉴런에 넣을 수 있습니다.
그리드는 여전히 엔로피 최소화를 통해 학습합니다. 그리고 중지 기준은 모든 사용자 정의 손실에서 만들 수 있습니다.
그리드는 여전히 엔로피 최소화를 통해 학습합니다. 그리고 중지 기준은 모든 사용자 정의 손실에서 만들 수 있습니다.
파이썬에서는 어떨지 모르겠지만, r-ke에서는 잘 안 되거나, 어떻게 되는지 몰라서 이걸 생각해 냈습니다...