트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2392

[Maxim Dmitrievsky]

예브게니 가브릴로비 :

MLPClassifier도 이 작업에 적합하지 않습니까?

표본이 속한 클래스의 확률을 추정하는 방법이 있습니다.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html

이들은 다른 모델입니다. GMM은 확률 밀도 추정 및 샘플 샘플링에 사용되며 분류기는 다음을 분류합니다.

분명히 CatBoost를 신경망으로 교체하려고 합니다. 그러나 그것은 큰 의미가 없습니다.

[Evgeni Gavrilovi]

막심 드미트리예프스키 :

이들은 다른 모델입니다. GMM은 확률 밀도 추정 및 샘플 샘플링에 사용되며 분류기는 다음을 분류합니다.

분명히 CatBoost를 신경망으로 교체하려고 합니다. 그러나 그것은 큰 의미가 없습니다.

거기에 신경망이 GMM보다 더 적합하다고 씁니다.

https://www.mql5.com/en/forum/356331#comment_19373237

[Maxim Dmitrievsky]

예브게니 가브릴로비 :

거기에 신경망이 GMM보다 더 적합하다고 씁니다.

https://www.mql5.com/en/forum/356331#comment_19373237

제너레이티브 네트워크와 오토인코더에 관한 것이었습니다. 나는 클래식 버전을 테스트했는데 더 나쁘다. 나는 이미 이 스레드의 앞부분에서 글을 썼고 다음과 같은 코드를 던졌습니다.

[Maxim Dmitrievsky]

예브게니 가브릴로비 :

거기에 신경망이 GMM보다 더 적합하다고 씁니다.

https://www.mql5.com/ru/forum/356331#comment_19373237

이 모델을 살펴보십시오. https://sdv.dev/SDV/user_guides/timeseries/par.html

나는 아직 그것을 직접 시도하지 않았으며, 생성하고 시각화해야 할 것입니다.

내가 이해하는 한, 모델은 활발히 개발 중이며 개발자와 직접 소통할 수 있습니다.

+ 새로운 아이디어와 함께 검토를 위해 새 기사를 보냈습니다.

[Evgeni Gavrilovi]

막심 드미트리예프스키

감사하다.

[Maxim Dmitrievsky]

예브게니 가브릴로비 :

감사하다.

나는 성경이 없고 오류가 많다. 아마도 오래된 버전일 것입니다.

[Maxim Dmitrievsky]

컴퓨터 또는 Google colab에 설치되지 않은 일부 버전의 numpai를 가져옵니다.

colab에 nampay를 다시 설치한 후 작동했습니다.

일부 비뚤어진 괴물이 이 라이브러리를 작성합니다.

[Evgeni Gavrilovi]

막심 드미트리예프스키 :
컴퓨터 또는 Google colab에 설치되지 않은 일부 버전의 numpai를 가져옵니다.

이 버전 0.5.0은 정상입니다.

https://pypi.org/project/sdv/0.5.0

[Maxim Dmitrievsky]

예브게니 가브릴로비 :

이 버전 0.5.0은 정상입니다.

https://pypi.org/project/sdv/0.5.0

공동 작업에서 마지막 하나가 출시되었습니다. git에서 모델의 기능을 연기해야 하며 python 모듈을 복사하기만 하면 됩니다. 그렇지 않으면 작동 방식이 명확하지 않고 설명서에 설명이 없습니다.

그리고 그녀에 대해 아무 말도 하지마

[Evgeni Gavrilovi]

막심 드미트리예프스키 :

공동 작업에서 마지막 하나가 출시되었습니다. git에서 모델의 기능을 연기해야 하며 python 모듈을 복사하기만 하면 됩니다. 그렇지 않으면 작동 방식이 명확하지 않고 설명서에 설명이 없습니다.

from sdv.timeseries import PAR

pr_c = pr.copy()
X = pr_c[pr_c.columns[ 1 :]]
sdv = PAR.fit(X)

적합에 도달한 후 오류: fit()에 1개의 필수 위치 인수가 누락됨: 'timeseries_data'

시계열을 제출하기 위한 다른 형식이 필요합니다.

https://sdv.dev/SDV/user_guides/timeseries/par.html