Forester #: 다른 변형은 거의 무작위로 만듭니다. 다른 변형을 시도 할 필요가 있습니다.
글쎄, 여기 접근 방식 자체에도 무작위가 아닌 성공 가능성이 포함되어 있지 않습니다 :) 규칙이 더 좋아 보이며 안정성을 테스트합니다. 컨볼 루션의 한쪽에는 규칙이 있고 다른 한쪽에는 규칙이 있습니다. 이론적으로는 보편적 인 것입니다. 물론 테스트하지는 않을 것입니다 (농담), 나중에 컨볼 루션 기능을 구문 분석하는 방법을 찾지 못했습니다. 규칙을 알아 냈습니다.
В реальности ошибка классификации по имеющейся паре вне выборки. что модель отработала в 0 при ошибке классификации 9. Типа и проанализоровать зависимость ошибки правила err от частоты freq его появления в выборке
잔액을 보내 주시면 제 방법으로 평가한 후 결과를 알려 드리겠습니다.
다음 주에 제가 생각한 대로 해보겠습니다.
인지된 시각 및 청각 패턴이 패턴을 유지하면서 어떻게 지각 쓰레기가 되는지 경험하는 것은 매우 흥미롭습니다.
복잡한 패턴을 인식하는 데는 뇌의 한계가 있을지도 모릅니다.....
반복 없는 무작위성 :)
FF를 통해 정상 상태를 얻으면 정상 상태 TC의 특징이 되는 것처럼요? 모두가 이것이 쿠르와피팅이라는 것을 알고 있습니다
다른 변형은 거의 무작위로 만듭니다. 다른 변형을 시도 할 필요가 있습니다.
다른 변형은 거의 무작위로 만듭니다. 다른 변형을 시도해야합니다.
이 변형에서도 똥을 얻을 것입니다 ...
아름답거나 아름답지 않은 균형 성장을 보는 것만으로는 충분하지 않습니다.
여기에서는 접근 방식 자체에도 무작위가 아닌 성공 가능성이 포함되어 있지 않습니다 :) 규칙이 더 좋아 보이며 안정성을 테스트합니다 .
규칙 안정성은 균형 곡선이 피팅하는 것만 큼 OOS에서 작동하지 않습니다.
나는이 모든 것을 전에 다른 형태로 여러 번 해왔습니다....
하지만 여전히 모든 사람이 FF를 작성하고 AO를 사용하는 방법을 알아야한다고 생각합니다 ...
이 옵션은 또한 엉망이 될 것입니다 ...
균형이 아름답게/아름답지 않게 성장하는 것을 지켜보는 것만으로는 충분하지 않습니다.
규칙 안정성은 밸런스 커브 피테만큼이나 OOS에서 작동하지 않습니다.
나는 이미이 모든 것을 다른 형태로 여러 번 해왔습니다 ...
하지만 여전히 모든 사람이 FF를 작성하고 AO를 사용하는 방법을 알아야한다고 생각합니다....
수많은 다양한 모델이 있으며 각 모델에는 사용자 정의를위한 매개 변수가 있습니다. 모델을 맞추면 수많은 결과를 얻을 수 있습니다.
예를 들어 모델의 앙상블을 사용하여 모델에서 최상의 예측을 선택할 수 있도록 하여 예측을 개선해야 합니다(예: caretEnsembles:):
전처리 및 예측자 선택에서 EA에 이르기까지 완전한 거래 시스템을 만들면 각 단계에서 "표본 외" 예측 오류를 20% 미만으로 줄일 수 있는 칩이 있으며, 테스터에서 수익 거래와 손실 거래의 비율이 동일하다는 것을 알게 될 것입니다.
안타깝게도 이 작고 힘든 작업은 쓰레기로 대체됩니다.
각각 사용자 지정 매개변수가 있는 수많은 모델이 있습니다. 그 결과 모델 피팅 결과가 바다처럼 쏟아져 나옵니다.
예를 들어 모델의 앙상블을 사용하여 모델에서 최상의 예측을 선택할 수 있도록 함으로써 예측을 개선해야 합니다(예: caretEnsembles:):
전처리 및 예측자 선택에서 EA에 이르기까지 완전한 거래 시스템을 만들면 각 단계에서 "표본 외" 예측 오류를 20% 미만으로 줄일 수 있는 칩이 있으며, 테스터에서 수익 거래와 손실 거래의 비율이 동일하다는 것을 알 수 있습니다.
안타깝게도 이 작고 힘든 작업은 쓰레기로 대체됩니다.
당신은 이미 40 번째로 복사했습니다, 똑같은 것, 똑같은 것 ....
유일한 질문은 로봇이 어디에 있습니까?
СанСаныч Фоменко #:
"표본 외" 예측 오차는 20% 미만이며, 테스터에서는 수익 거래와 손실 거래의 비율이 동일합니다.
분류 오류는 지표가 아닙니다. 지표는 잔액과 잔액선입니다. 5 년 이상.
OOS에서 8.3 % 분류 오류가있는 잔액을 보여 드렸습니다. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275
수익성이 있지만 여전히 바구니에 그런 모델을 던졌습니다.
OOS에서 20%의 잔액 라인을 보여주세요. 노력해야 할 예가 될 것입니다.