트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2846 1...283928402841284228432844284528462847284828492850285128522853...3399 새 코멘트 Aleksey Nikolayev 2022.12.11 09:45 #28451 Andrey Dik #: 복잡한 기준의 구성 요소에 가중치를 할당 할 수 있다면 아마도 비밀 일 수도있는 공식이 있음이 분명합니다.... 음, 멋지네요. 설명으로 판단하면 먼저 한 기준에 의한 최고 패스의 일부가 선택되고 선택된 것에서 두 번째 기준에 의한 최고 패스의 일부가 선택되는 등의 방식으로 이해 될 수 있습니다. "먼저 거래 횟수, 이 샘플에서 수익성 기대치, 회복 계수 등으로 단계별로 최상의 패스를 선택할 수 있습니다." Andrey Dik 2022.12.11 10:37 #28452 Aleksey Nikolayev #:설명을 보면 먼저 하나의 기준에 따라 최고의 구절의 일부를 선택한 다음 선택한 구절에서 두 번째 기준에 따라 최고의 구절의 일부를 선택하는 등의 방식으로 이해할 수 있습니다. "먼저 거래 횟수, 이 샘플에서 수익성 기대치, 회복 계수 등을 기준으로 단계별로 최상의 패스를 선택할 수 있습니다." 기준은 각 패스의 모든 결과를 개별적으로 고려하여 최적화가 끝날 때 계산되는 것이 아니라 최적화의 각 패스에서 한 번에 계산됩니다. 그렇기 때문에 사실과 도움말의 설명이 일치하지 않는 이유입니다. Evgeni Gavrilovi 2022.12.11 14:38 #28453 Maxim Dmitrievsky #:즉시 차이점이나 이점을 느끼지 못했습니다. 표 형식의 데이터를 생성하는 새로운 방법. 얼마나 더 나은가요? 아니면 여전히 GMM이 경쟁에서 뒤처져 있을까요? https://github.com/kathrinse/be_great Maxim Dmitrievsky 2022.12.11 15:32 #28454 Evgeni Gavrilovi #:표 형식의 데이터를 생성하는 새로운 방법. 얼마나 더 나아졌을까요? 아니면 GMM이 여전히 경쟁에서 뒤처져 있을까요? https://github.com/kathrinse/be_great 모르겠어요, 저는 표 형식의 데이터를 분석하지 않습니다. 시계열에는 좋지 않습니다. 일부 T-간이 더 나을 것입니다.⚙️ 시계열트랜스포머 생성적 적대적 네트워크 깃허브: https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN 논문: https://arxiv.org/abs/2205.11164v1 주식 데이터: https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history 에너지 데이터: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Appliances+에너지+예측 @AI_머신러닝_빅데이터 Evgeni Gavrilovi 2022.12.12 18:15 #28455 Maxim Dmitrievsky #: 어떤 T-간이 더 좋을 것 같습니다. 타당성을 어떻게 확인할 수 있을까요? 각 시리즈에 대해 실제 데이터와 합성 데이터의 분포를 개별적으로 비교할까요? Maxim Dmitrievsky 2022.12.13 09:40 #28456 Evgeni Gavrilovi #:가능성은 어떻게 확인하나요? 각 시리즈별로 실제 데이터와 합성 데이터의 분포를 개별적으로 비교하나요? 어딘가에서 PCA를 통해 시각적으로 비교한 것을 본 적이 있는데, 바로 기억나지 않습니다. 나중에 다시 보도록 하죠. Maxim Dmitrievsky 2022.12.16 10:08 #28457 Evgeni Gavrilovi #:가능성은 어떻게 확인하나요? 각 시리즈에 대해 실제 데이터와 합성 데이터의 분포를 개별적으로 비교하고 싶으신가요? https://hackernoon.com/a-gan-approach-to-synthetic-time-series-data-pe2r33fd A GAN approach To Synthetic Time-Series Data | HackerNoon hackernoon.com Although sequential data is pretty common to be found and highly useful, there are many reasons that lead to not leverage it Aleksey Vyazmikin 2022.12.20 20:08 #28458 히스토그램에 대해 어떤 예측자를 만들 수 있나요? 이미지 삽입을 원하지 않기 때문에 파일로 첨부했습니다 - 아마도 또 다른 버그일 것입니다. 파일: Poisk_List_0.png 108 kb Poisk_List_1.png 38 kb Poisk_List_64.png 44 kb mytarmailS 2022.12.21 16:14 #28459 Aleksey Vyazmikin #:히스토그램에 대해 어떤 예측 변수를 생각해낼 수 있을까요?))))))) 히스토그램과 포인트의 차이점은 무엇인가요? 시각화 외에는 질문하기가 부끄럽습니다. Aleksey Vyazmikin 2022.12.21 17:55 #28460 mytarmailS #: ))))))) 히스토그램과 포인트의 차이점은 무엇인가요? 시각화 외에는 질문하기가 부끄럽습니다. 점으로 어떤 모양이든 시각화할 수 있습니다. 시각화는 추상적 사고를 자극하여 아이디어 창출을 촉진하는 데 필요합니다. 실제로 히스토그램은 샘플의 이진 예측 지표로, 빨간색 막대는 신호가 사라졌음을 의미하며(0), 그 높이는 샘플에 신호 '1'이 없는 기간을 의미합니다. 샘플에서 신호 발생 빈도 분포의 다른 특성이 훈련에서 이 예측자의 추가 사용을 분류하는 데 도움이 될 수 있다고 가정합니다. 따라서 예측자는 상위 루트 분할 구성에만 사용하도록 제외하거나 권장할 수 있습니다. 이것이 히스토그램을 설명하기 위해 예측자가 필요한 이유입니다. 예, TP+FP 균형에 대한 예측자를 만들 수도 있습니다. 잘 알려진 예측자를 제외하고는 설명에 대한 아이디어도 흥미롭습니다. 1...283928402841284228432844284528462847284828492850285128522853...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
설명으로 판단하면 먼저 한 기준에 의한 최고 패스의 일부가 선택되고 선택된 것에서 두 번째 기준에 의한 최고 패스의 일부가 선택되는 등의 방식으로 이해 될 수 있습니다.
"먼저 거래 횟수, 이 샘플에서 수익성 기대치, 회복 계수 등으로 단계별로 최상의 패스를 선택할 수 있습니다."
설명을 보면 먼저 하나의 기준에 따라 최고의 구절의 일부를 선택한 다음 선택한 구절에서 두 번째 기준에 따라 최고의 구절의 일부를 선택하는 등의 방식으로 이해할 수 있습니다.
"먼저 거래 횟수, 이 샘플에서 수익성 기대치, 회복 계수 등을 기준으로 단계별로 최상의 패스를 선택할 수 있습니다."
즉시 차이점이나 이점을 느끼지 못했습니다.
표 형식의 데이터를 생성하는 새로운 방법. 얼마나 더 나은가요? 아니면 여전히 GMM이 경쟁에서 뒤처져 있을까요?
https://github.com/kathrinse/be_great
표 형식의 데이터를 생성하는 새로운 방법. 얼마나 더 나아졌을까요? 아니면 GMM이 여전히 경쟁에서 뒤처져 있을까요?
https://github.com/kathrinse/be_great
⚙️ 시계열트랜스포머 생성적 적대적 네트워크
깃허브: https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN
논문: https://arxiv.org/abs/2205.11164v1
주식 데이터: https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history
에너지 데이터: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Appliances+에너지+예측
@AI_머신러닝_빅데이터
어떤 T-간이 더 좋을 것 같습니다.
타당성을 어떻게 확인할 수 있을까요? 각 시리즈에 대해 실제 데이터와 합성 데이터의 분포를 개별적으로 비교할까요?
가능성은 어떻게 확인하나요? 각 시리즈별로 실제 데이터와 합성 데이터의 분포를 개별적으로 비교하나요?
가능성은 어떻게 확인하나요? 각 시리즈에 대해 실제 데이터와 합성 데이터의 분포를 개별적으로 비교하고 싶으신가요?
https://hackernoon.com/a-gan-approach-to-synthetic-time-series-data-pe2r33fd
히스토그램에 대해 어떤 예측자를 만들 수 있나요?
이미지 삽입을 원하지 않기 때문에 파일로 첨부했습니다 - 아마도 또 다른 버그일 것입니다.
히스토그램에 대해 어떤 예측 변수를 생각해낼 수 있을까요?
)))))))
점으로 어떤 모양이든 시각화할 수 있습니다. 시각화는 추상적 사고를 자극하여 아이디어 창출을 촉진하는 데 필요합니다.
실제로 히스토그램은 샘플의 이진 예측 지표로, 빨간색 막대는 신호가 사라졌음을 의미하며(0), 그 높이는 샘플에 신호 '1'이 없는 기간을 의미합니다.
샘플에서 신호 발생 빈도 분포의 다른 특성이 훈련에서 이 예측자의 추가 사용을 분류하는 데 도움이 될 수 있다고 가정합니다. 따라서 예측자는 상위 루트 분할 구성에만 사용하도록 제외하거나 권장할 수 있습니다.
이것이 히스토그램을 설명하기 위해 예측자가 필요한 이유입니다. 예, TP+FP 균형에 대한 예측자를 만들 수도 있습니다. 잘 알려진 예측자를 제외하고는 설명에 대한 아이디어도 흥미롭습니다.