트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2332

 

가끔 나가신 Passans, NS봇을 시장에 쏟아붓고, 고양이 훈련) 그래도 자신의 경험으로 기사를 작성합니다.

그러면 우리는 모든 증분을 얻지 못할 것입니다

 
막심 드미트리예프스키 :

가끔 나가신 Passans, NS봇을 시장에 쏟아붓고, 고양이 훈련) 그래도 자신의 경험으로 기사를 작성합니다.

그러면 우리는 모든 증분을 얻지 못할 것입니다

고양이는 더 쉬운 증분입니다)

 
발레리 야스트렘스키 :

고양이는 더 쉬운 증분입니다)

이 건강에 해로운 sosniks의 유입은 저를 두렵게 합니다. 별도의 주제로 글을 쓰는 것이 정말 불가능합니까? MO에서 논의할 것이 없는 것처럼

아마도 그들은 일하지 않고 앉아서 할 일이 없습니다. 하나는 금지되었고 다른 하나는 왔습니다

 
막심 드미트리예프스키 :

이 건강에 해로운 sosniks의 유입은 저를 두렵게 합니다. 별도의 주제로 글을 쓰는 것이 정말 불가능합니까? MO에서 논의할 것이 없는 것처럼

아마도 그들은 일하지 않고 앉아서 할 일이 없습니다. 하나는 금지되었고 다른 하나는 왔습니다

모든 사람은 자신의 비전을 가지고 있습니다 ..... 진실은 그것에 대해 신경 쓰지 않습니다. 그녀는 아무도 모릅니다))))

 
발레리 야스트렘스키 :

모든 사람은 자신의 비전을 가지고 있습니다 ..... 진실은 그것에 대해 신경 쓰지 않습니다. 그녀는 아무도 모릅니다))))

스레드 제목을 읽을 수 있습니다

 
막심 드미트리예프스키 :

스레드 제목을 읽을 수 있습니다

하나가 아니라 이미 좋은 ... (의미에서 주제) 나머지는 계산하지 않습니다 ...

 

저는 "유전자 프로그래밍"이라는 주제에 매우 관심이 많았습니다. 그것은 유전자와 같습니다. 스테로이드에서만 최적화, GA 자체는 공식, 심지어 프로그램, karoch를 만들 수 있습니다. 강력한 주제, 성경입니다.

모든 종류의 복잡한 조합을 생각해낼 수 있습니다.

검색 공식:

 1 : In log ( sin ( cos ( 2 ))) : NaNs produced
2 : In log ( cos ( 3 ) + distance) : NaNs produced
3 : In log ( cos ( log ( sqrt (distance^ 2 )))) : NaNs produced
4 : In sqrt ( log (distance^ 2 )) : NaNs produced
5 : In log ( sin ( sqrt ( sqrt (distance^ 2 )))) : NaNs produced
6 : In log ( log ( cos ( 1 )) - sin ( 3 )) : NaNs produced
7 : In log (distance^ 3 - (distance^ 1 + sin ( 1 ))) : NaNs produced
8 : In log (distance * sin (distance)) : NaNs produced
9 : In log ( log (distance * sin (distance))) : NaNs produced
10 : In log ( cos ( sqrt ( log (distance + (distance + 2 ))))) : NaNs produced
11 : In log ( cos (distance)) : NaNs produced
12 : In sqrt ( sin ( log (distance^ 2 + distance^ 2 )) - distance) : NaNs produced
13 : In sqrt ( cos (distance^ 2 )) : NaNs produced
14 : In log ( cos ( 3 )) : NaNs produced
15 : In log ( log ( sqrt (distance^ 4 ))) : NaNs produced
16 : In log ( cos (distance)) : NaNs produced
17 : In log ( sin ( sin ( log ( cos (distance))))) : NaNs produced
18 : In sqrt (distance - 3 ) : NaNs produced
19 : In log ( 2 - log (distance^ 3 )) : NaNs produced
20 : In sqrt (distance - ( 2 - distance^ 4 )) : NaNs produced
......
....
...

표지판, 모델, 규칙 등. , 정리하겠습니다..

나는 초기에 대한 답을 알고 있지만 여전히 묻겠습니다. 누군가 시도했습니까?

 
mytarmailS :

나는 초기에 대한 답을 알고 있지만 여전히 묻겠습니다. 누군가 시도했습니까?

나는 많은 시간을 겪었다

MGUA에 다른 공식을 추가하고

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 많은 시간을 겪었다

MGUA에 다른 공식을 추가하고

예, 하지만 아니오, MGUA는 옵션의 수에 질식할 것입니다. 더 많은 공간이 있지만 Ivakhnenko는 잘 생겼습니다. 그는 50년을 내다봤습니다

 
mytarmailS :

예, 하지만 아니오, MGUA는 옵션의 수에 질식할 것입니다. 더 많은 공간이 있지만 Ivakhnenko는 잘 생겼습니다. 그는 50년을 내다봤습니다

잘 당신이 더 잘 알고

사유: