트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3037 1...303030313032303330343035303630373038303930403041304230433044...3399 새 코멘트 СанСаныч Фоменко 2023.04.16 15:35 #30361 mytarmailS #:이미 40번째 복사하셨네요, 똑같은 거, 똑같은 거 .... 유일한 질문은 로봇이 어디에 있느냐는 것입니다. 선생님을 거부해야했고 고문과 기술적 인 문제가 있었기 때문에 로봇이 없습니다. 이제 모든 기술적 문제는 극복되었습니다. 처음에는 마음에 들었지만 균형에 대한 아이디어는 실행 불가능하다고 생각합니다. 밸런스는 존재하지 않기 때문에 선생님이 될 수 없습니다. 이전보다 더 신중하게 선생님을 디자인해야 합니다. СанСаныч Фоменко 2023.04.16 15:38 #30362 Forester #:분류 오류는 지표가 아닙니다. 지표는 잔액과 잔액 라인입니다. 5년차 이상 OOS에서 8.3%의 분류 오류가 있는 대차 대조표를 보여드렸습니다. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275 수익성이 있지만 여전히 그러한 모델을 바구니에 던졌습니다. OOS에서 20 %의 대차 대조표를 보여주세요. 그것은 노력할 모범이 될 것입니다. 나는 당신의 사진을 이해하지 못합니다. 열이 잔액 일 때 그것이 무엇인지, 어떤 분류가 그것과 관련이 있는지 이해하지 못합니다. mytarmailS 2023.04.16 15:59 #30363 СанСаныч Фоменко #:1) 로봇이 없어서 선생님을 거부해야 했고, 상담사에게 기술적인 문제가 있었습니다. 이제 모든 기술적 문제는 극복되었습니다. 2) 처음에는 마음에 들었지만 균형에 대한 귀하의 아이디어는 실행 불가능하다고 생각합니다. 균형은 존재하지 않기 때문에 교사가 될 수 없습니다. 이전보다 더 신중하게 교사를 설계해야합니다. 1) 그럼 무슨 얘기를 할 수 있을까요? 2) 그리고 저는 균형 아이디어가 효과가 있다고 말한 적이 없습니다. 사실 그 반대라고 말했고 FF에는 무한한 변형 가능성이 있습니다. 그게 어땠는지 잊으셨나요? 상기시켜 드리겠습니다. 그 남자가 균형을 위해 네트워크를 훈련하는 방법을 물었고, 나는 당신에게 힌트를 주었고, 당신은 관심을 갖고 예를 요청했고, 나는 그것을 당신에게주었습니다. 나는 또한 균형을 위해 훈련해서는 안된다고 썼습니다. 그리고 나머지는 모두 순전히 당신의 개인적인 발명품, 당신이 어떤 이유로 든 나와 연관시키는 발명품입니다. СанСаныч Фоменко 2023.04.16 16:12 #30364 mytarmailS #:1) 그럼 무슨 얘기를 해야 할까요? 2) 그리고 저는 균형 아이디어가 효과가 있다고 말한 적이 없습니다. 사실 저는 그 반대라고 말했고 FF에는 무한한 변형 가능성이 있습니다. 그게 어땠는지 잊으셨나요? 다시 말씀드리죠. 그 남자는 균형을 위해 네트워크를 훈련하는 방법을 물었고, 나는 당신에게 힌트를 주었고, 당신은 관심을 갖고 예를 요청했고, 나는 그것을 당신에게주었습니다. 나는 또한 균형을 위해 훈련해서는 안된다고 썼습니다. 그리고 나머지는 모두 순전히 당신의 개인적인 발명품, 당신이 어떤 이유로 든 나와 연관시키는 발명품입니다. 균형에 대한 아이디어는 저에게 새로운 것이며 제가 강조하는 것은 당신에게서 나온 것입니다. 하지만 당신은 왠지 신경질적으로 반응하고 있습니다 ... . 균형으로 주제를 마무리했습니다. Maxim Dmitrievsky 2023.04.16 16:57 #30365 mytarmailS #: 규칙 지속 가능성은 균형 곡선이 법정 화폐인 것처럼 OOS에서 작동하지 않습니다. 전에도 여러 번 다양한 형태로 이 모든 것을 해본 적이 있습니다.... 하지만 여전히 모든 사람이 FF를 작성하고 AO를 사용하는 방법을 알아야한다고 생각합니다. 나도 그다지 좋아하지 않지만 Alexei는 그것이 효과가 있다고 말합니다. 문제는 그가 얻은 것을 사용하지 않는 이유입니다 ) 분명히 결과는 그다지 만족스럽지 않습니다. 지난 한 달 반 동안의 내 논리 (동일한 성공으로 1 년 이상 작동했습니다). 저는 규칙을 만지작거리는 것보다 (모델 오류로 작업하는 것이) 더 성공적이라고 생각합니다. 규칙을 만지작거리는 것은 유전학과 같아서 성공적인 패스에서 매개 변수를 선택하기 때문입니다. H.Y 마지막 기사는 더 이상 홍보하지 않겠습니다. 지루해서 :) 적어도 누군가가 그것을 알아내고 개선 할 수있는 다른 것을 제안한다면 그것은 진전이 될 것입니다. mytarmailS 2023.04.16 17:13 #30366 Maxim Dmitrievsky #:저도 그다지 좋아하지는 않지만 Alexei는 효과가 있다고 합니다. 문제는 그가 왜 그것을 사용하지 않는지입니다.) 그래서 그는 규칙이 죽어 가고 무작위 부활이 작동하지 않는다고 여러 번 말했고, 이것을 확인했습니다 .... 또한 이미 선택한 규칙이 작동하지 않으면 AMO 만 전혀 작동하지 않는다고 결론을 내릴 수 있습니다 ... 이 결론에서 문제는 AMO가 아니라 데이터 및 / 또는 대상에 있다는 결론을 내립니다. 좋은 그림) Maxim Dmitrievsky 2023.04.16 17:52 #30367 모든 종류의 규칙에 관한 작은 책이 있습니다. https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ Interpretable Machine Learning Christoph Molnarchristophm.github.io Machine learning algorithms usually operate as black boxes and it is unclear how they derived a certain decision. This book is a guide for practitioners to make machine learning decisions interpretable. Forester 2023.04.16 17:55 #30368 СанСаныч Фоменко #:사진을 이해하지 못하겠습니다. 무슨 내용인지, 어떤 분류와 관련이 있는지, 열이 균형을 이루고 있는지 이해가 되지 않습니다. 무엇이 명확하지 않나요? 설명해 드리겠습니다: 제 생각에는 차트의 잔액선은 수익성이 있지만 업무에 적합하지 않습니다. 오류 열은 분류 오류를 보여줍니다. 수익성 있는 변형의 경우 8.3%, 0에서 작동하는 변형의 경우 오류 = 9.1%입니다. 그렇다면 20% 오류가 있는 OOS의 잔액 차트를 보여 주실 수 있나요? СанСаныч Фоменко 2023.04.16 18:47 #30369 Forester #: 무엇이 명확하지 않나요? 설명하겠습니다 : 제 생각에는 차트의 균형 선은 수익성이 있지만 업무에 적합하지 않습니다. 오류 열 - 분류 오류를 보여줍니다. 수익성 있는 변형의 경우 8.3%, 0에서 작동하는 변형의 경우 오류 = 9.1%입니다. 그렇다면 20% 오류가 있는 OOS의 잔액 그래프를 보여 주실 수 있나요? 잔액이 분류 오류와 어떤 관련이 있나요? Forester 2023.04.16 19:55 #30370 СанСаныч Фоменко #:균형은 분류 오류와 어떤 관련이 있나요? 정확히, 아무것도 아닙니다. 왜 20%를 성과로 계속 선전하는지 불분명합니다... 20%도, 8%도 50%도 아무 의미가 없습니다. 숫자는 아무것도 아닙니다. 균형이 흥미롭습니다. 그래프가 없나요? 1...303030313032303330343035303630373038303930403041304230433044...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
이미 40번째 복사하셨네요, 똑같은 거, 똑같은 거 ....
유일한 질문은 로봇이 어디에 있느냐는 것입니다.
선생님을 거부해야했고 고문과 기술적 인 문제가 있었기 때문에 로봇이 없습니다. 이제 모든 기술적 문제는 극복되었습니다.
처음에는 마음에 들었지만 균형에 대한 아이디어는 실행 불가능하다고 생각합니다. 밸런스는 존재하지 않기 때문에 선생님이 될 수 없습니다. 이전보다 더 신중하게 선생님을 디자인해야 합니다.
분류 오류는 지표가 아닙니다. 지표는 잔액과 잔액 라인입니다. 5년차 이상
OOS에서 8.3%의 분류 오류가 있는 대차 대조표를 보여드렸습니다. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275
수익성이 있지만 여전히 그러한 모델을 바구니에 던졌습니다.
OOS에서 20 %의 대차 대조표를 보여주세요. 그것은 노력할 모범이 될 것입니다.
나는 당신의 사진을 이해하지 못합니다. 열이 잔액 일 때 그것이 무엇인지, 어떤 분류가 그것과 관련이 있는지 이해하지 못합니다.
1) 로봇이 없어서 선생님을 거부해야 했고, 상담사에게 기술적인 문제가 있었습니다. 이제 모든 기술적 문제는 극복되었습니다.
2) 처음에는 마음에 들었지만 균형에 대한 귀하의 아이디어는 실행 불가능하다고 생각합니다. 균형은 존재하지 않기 때문에 교사가 될 수 없습니다. 이전보다 더 신중하게 교사를 설계해야합니다.
1) 그럼 무슨 얘기를 할 수 있을까요?
2) 그리고 저는 균형 아이디어가 효과가 있다고 말한 적이 없습니다. 사실 그 반대라고 말했고 FF에는 무한한 변형 가능성이 있습니다.
그게 어땠는지 잊으셨나요? 상기시켜 드리겠습니다.
그 남자가 균형을 위해 네트워크를 훈련하는 방법을 물었고, 나는 당신에게 힌트를 주었고, 당신은 관심을 갖고 예를 요청했고, 나는 그것을 당신에게주었습니다. 나는 또한 균형을 위해 훈련해서는 안된다고 썼습니다.
그리고 나머지는 모두 순전히 당신의 개인적인 발명품, 당신이 어떤 이유로 든 나와 연관시키는 발명품입니다.
1) 그럼 무슨 얘기를 해야 할까요?
2) 그리고 저는 균형 아이디어가 효과가 있다고 말한 적이 없습니다. 사실 저는 그 반대라고 말했고 FF에는 무한한 변형 가능성이 있습니다.
그게 어땠는지 잊으셨나요? 다시 말씀드리죠.
그 남자는 균형을 위해 네트워크를 훈련하는 방법을 물었고, 나는 당신에게 힌트를 주었고, 당신은 관심을 갖고 예를 요청했고, 나는 그것을 당신에게주었습니다. 나는 또한 균형을 위해 훈련해서는 안된다고 썼습니다.
그리고 나머지는 모두 순전히 당신의 개인적인 발명품, 당신이 어떤 이유로 든 나와 연관시키는 발명품입니다.
균형에 대한 아이디어는 저에게 새로운 것이며 제가 강조하는 것은 당신에게서 나온 것입니다. 하지만 당신은 왠지 신경질적으로 반응하고 있습니다 ... .
균형으로 주제를 마무리했습니다.
규칙 지속 가능성은 균형 곡선이 법정 화폐인 것처럼 OOS에서 작동하지 않습니다.
전에도 여러 번 다양한 형태로 이 모든 것을 해본 적이 있습니다....
하지만 여전히 모든 사람이 FF를 작성하고 AO를 사용하는 방법을 알아야한다고 생각합니다.
나도 그다지 좋아하지 않지만 Alexei는 그것이 효과가 있다고 말합니다.
문제는 그가 얻은 것을 사용하지 않는 이유입니다 ) 분명히 결과는 그다지 만족스럽지 않습니다.
지난 한 달 반 동안의 내 논리 (동일한 성공으로 1 년 이상 작동했습니다).
저는 규칙을 만지작거리는 것보다 (모델 오류로 작업하는 것이) 더 성공적이라고 생각합니다.
규칙을 만지작거리는 것은 유전학과 같아서 성공적인 패스에서 매개 변수를 선택하기 때문입니다.
H.Y 마지막 기사는 더 이상 홍보하지 않겠습니다. 지루해서 :) 적어도 누군가가 그것을 알아내고 개선 할 수있는 다른 것을 제안한다면 그것은 진전이 될 것입니다.
저도 그다지 좋아하지는 않지만 Alexei는 효과가 있다고 합니다.
문제는 그가 왜 그것을 사용하지 않는지입니다.)
그래서 그는 규칙이 죽어 가고 무작위 부활이 작동하지 않는다고 여러 번 말했고, 이것을 확인했습니다 ....
또한 이미 선택한 규칙이 작동하지 않으면 AMO 만 전혀 작동하지 않는다고 결론을 내릴 수 있습니다 ...
이 결론에서 문제는 AMO가 아니라 데이터 및 / 또는 대상에 있다는 결론을 내립니다.
좋은 그림)
모든 종류의 규칙에 관한 작은 책이 있습니다.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
사진을 이해하지 못하겠습니다. 무슨 내용인지, 어떤 분류와 관련이 있는지, 열이 균형을 이루고 있는지 이해가 되지 않습니다.
제 생각에는 차트의 잔액선은 수익성이 있지만 업무에 적합하지 않습니다.
오류 열은 분류 오류를 보여줍니다. 수익성 있는 변형의 경우 8.3%, 0에서 작동하는 변형의 경우 오류 = 9.1%입니다.
그렇다면 20% 오류가 있는 OOS의 잔액 차트를 보여 주실 수 있나요?
무엇이 명확하지 않나요? 설명하겠습니다 :
제 생각에는 차트의 균형 선은 수익성이 있지만 업무에 적합하지 않습니다.
오류 열 - 분류 오류를 보여줍니다. 수익성 있는 변형의 경우 8.3%, 0에서 작동하는 변형의 경우 오류 = 9.1%입니다.
그렇다면 20% 오류가 있는 OOS의 잔액 그래프를 보여 주실 수 있나요?
잔액이 분류 오류와 어떤 관련이 있나요?
균형은 분류 오류와 어떤 관련이 있나요?
정확히, 아무것도 아닙니다. 왜 20%를 성과로 계속 선전하는지 불분명합니다...
20%도, 8%도 50%도 아무 의미가 없습니다. 숫자는 아무것도 아닙니다.
균형이 흥미롭습니다. 그래프가 없나요?