트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3025

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СанСаныч Фоменко #:

이집트인에게 말하는 건가요, 저에게 말하는 건가요?

이 주제에 대한 귀하의 활동에 매우 만족합니다.

호텔에서 저를 위해 커피를 따라 준 아랍인에게 무엇을 원하십니까?
모든 것이 그려지고 설명되어 있는데 또 무엇이 필요합니까?
 
Aleksey Vyazmikin #:

좋아요 - 중요한 것은 시작하는 것입니다! :)

기성 솔루션을 찾을 수 없어서 트리 구조를 파싱해야 합니다. 시간이 좀 더 걸립니다.
 

맥락은 MO, 거래는 마쉬카 ))))

트레이딩은 위험/수익에 관한 것이지, 아쿠라시에 관한 것이 아닙니다... IMHO


a, MO는 시장, 모델에 대한 이해를 설명하는 도구 일뿐입니다 ...

모델이없고 MO가 AI이고 그 자체라고 생각하면 오랫동안 곤경에 처해 있습니다....

 
mytarmailS mashka ))))

트레이딩은 위험/수익에 관한 것이지, 아쿠라시가 아닙니다... IMHO


a, MO는 시장, 모델에 대한 이해를 설명하는 도구 일뿐입니다....

모델이없고 MO가 AI이고 그 자체로 모든 것이라고 생각하면 오랫동안 곤경에 처해 있습니다....

노란색이 적응형이라고요? 중앙에 있고 수평입니다.

 
Ivan Butko #:

노란색이 적응형인가요? 중앙에 있는 가로로 가는 것이 적응형입니다.

아니요, 그냥 일반입니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:
100년입니다.
몇 날짜부터 몇 날짜까지인가요? 몇 달 정도 생각 중입니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
기성 솔루션을 찾지 못해서 트리 구조를 파싱해야 합니다. 시간이 좀 더 걸립니다.

예, R에서도 마찬가지입니다. 트리 구조를 나름대로 이상한 방식으로 저장합니다. 그런 다음 잎을 뽑아내는 별도의 파서가 있습니다.

 
mytarmailS #:

그리고 어떤 라이브러리를 사용해서 부등식을 리프 규칙으로 즉시 얻나요?

 
Aleksey Vyazmikin #:

네, R에서도 그렇게 하고 있습니다. 트리 구조를 나름대로 이상한 방식으로 저장합니다. 그런 다음 별도의 파서를 사용하여 나뭇잎을 추출합니다.

이와 같은 방식으로 모델에서 최대 중요도, 클래스에 속할 확률 및 사용 빈도별로 정렬할 수 있습니다.

오늘은 여기까지입니다.


 
Maxim Dmitrievsky #:

예를 들어, 모델에서 최대 중요도, 클래스 멤버십 확률 및 사용 빈도별로 정렬할 수 있습니다.

오늘은 여기까지입니다.


효과적이네요!

마스터 샘플에서 예측자를 숫자로 코딩하나요?

1...301830193020302130223023302430253026302730283029303030313032...3399
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