트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 951 1...944945946947948949950951952953954955956957958...3399 새 코멘트 Maxim Dmitrievsky 2018.05.24 11:41 #9501 알렉세이 비아즈미킨 : 여기에 몇 가지 예측 변수를 더 추가하고 앙상블로 이동합니다.... 그런 다음 탬버린이 춤으로 시작됩니다. 시작하지 않는 것이 좋습니다)) bepontovy는 짜증납니다. 머리에 전략이 없고 그것이 작동할 수 있다는 근본적인 확인이 없을 때 이 모든 것이 곡선형입니다. select perdictors는 선택하지 않고 일부 모델은 통과하지 않습니다 ... 이것은 영원에 바칠 수 있습니다 이 현상을 충분히 알고 curvafitter와 regularizer를 만들었습니다. 입구에서 다 먹어치우고 OOS에서 랜덤쓰레기를 뱉어내지만, 정규화 후에는 잠시 작동 Aleksey Vyazmikin 2018.05.24 11:48 #9502 막심 드미트리예프스키 : 시작하지 않는 것이 좋습니다)) bepontovy는 짜증납니다. 머리에 전략이 없고 그것이 작동할 수 있다는 근본적인 확인이 없을 때 이 모든 것이 곡선형입니다. 선택 예측자는 선택하지 않고 선택 모델은 전송하지 않습니다... 어드바이저가 이러한 데이터, 즉 데이터에 설명된 패턴에 대해 정상적으로 작동하고 적합 여부가 중요하지 않다면 필요하지 않습니다. 그러면 최소한 MO 모델이 이에 대해 나오도록 하십시오! Maxim Dmitrievsky 2018.05.24 11:51 #9503 알렉세이 비아즈미킨 : 어드바이저가 이러한 데이터, 즉 데이터에 설명된 패턴에 대해 정상적으로 작동하고 적합 여부가 중요하지 않다면 필요하지 않습니다. 그러면 최소한 MO 모델이 이에 대해 나오도록 하십시오! 자각은 고통을 통해 오는 복잡한 것입니다. Aleksey Vyazmikin 2018.05.24 12:18 #9504 막심 드미트리예프스키 : 자각은 고통을 통해 오는 복잡한 것입니다. ML이 알고리즘의 명확한 논리를 반복할 수 없다는 사실을 깨달았습니까? Maxim Dmitrievsky 2018.05.24 12:21 #9505 알렉세이 비아즈미킨 : ML이 알고리즘의 명확한 논리를 반복할 수 없다는 사실을 깨달았습니까? 그리고 그것은 전혀 의미가 없습니다. Aleksey Vyazmikin 2018.05.24 12:31 #9506 막심 드미트리예프스키 : 그리고 그것은 전혀 의미가 없습니다. 그럼 네, 실망입니다. Maxim Dmitrievsky 2018.05.24 13:27 #9507 https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-reinforcement-finance Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance | Coursera www.coursera.org Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance from New York University Tandon School of Engineering. The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core ... Dr. Trader 2018.05.24 13:41 #9508 마지막 파일의 경우 나무와 함께 나에게 일어났습니다. 2016, 교육 y_pred y_true -하나 0 하나 -하나 13392 38844 4472 0 10803 76714 6029 하나 7413 37678 7415 2015년, 테스트: y_pred y_true -하나 0 하나 -하나 9552 39262 5429 0 11495 72131 7509 하나 8581 40377 6835 "-1"을 예측할 때: -1은 실제로 1보다 약간 더 자주 발생합니다. 그러나 0이 가장 일반적이고 아마도 모두 손실로 끝날 것입니다. 클래스 "1"도 마찬가지입니다. 나무에 문제가 있었습니다. 유전학은 트리 매개변수 cp = 0을 선택했으며 이는 트리에 많은 가지를 가질 수 있는 권한을 부여합니다. 성공적이지 못한 것으로 나타났습니다. 이 매개변수를 0이 아닌 작은 값으로 제한해야 했습니다. Machine learning in trading: MQL4 마스터에 대한 질문입니다. 논의 Dr. Trader 2018.05.24 13:50 #9509 데이터에 "0"을 분류하기에 충분한 예측 변수가 없다고 생각합니다. 예를 들어 몇 가지 평면 지표가 필요합니다. 일반적으로 나무에는 좋지 않습니다. 숲이 있는 SanSanych에서는 훨씬 더 시원했습니다. 알렉세이 비아즈미킨 : 이 재교육, 잘못된 설정, 근본적으로 다른 시장은 무엇입니까? 잘못된 모델 설정으로 인해 재교육이 이루어집니다. СанСаныч Фоменко 2018.05.24 13:57 #9510 박사 상인 : 숲이 있는 SanSanych에서는 훨씬 더 시원했습니다. 과적합과 그 외 어떤 것도 가파르지만, 그는 목표 변수인 솔리드 노이즈와 관련된 단일 예측 변수를 갖고 있지 않습니다. 더군다나 그는 덜덜 떨면서 앉아서 소음을 확인하지 않고 여기에 쓰레기가 있는 파일을 업로드합니다. 1...944945946947948949950951952953954955956957958...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
여기에 몇 가지 예측 변수를 더 추가하고 앙상블로 이동합니다.... 그런 다음 탬버린이 춤으로 시작됩니다.
시작하지 않는 것이 좋습니다)) bepontovy는 짜증납니다.
머리에 전략이 없고 그것이 작동할 수 있다는 근본적인 확인이 없을 때 이 모든 것이 곡선형입니다.
select perdictors는 선택하지 않고 일부 모델은 통과하지 않습니다 ... 이것은 영원에 바칠 수 있습니다
이 현상을 충분히 알고 curvafitter와 regularizer를 만들었습니다. 입구에서 다 먹어치우고 OOS에서 랜덤쓰레기를 뱉어내지만, 정규화 후에는 잠시 작동
시작하지 않는 것이 좋습니다)) bepontovy는 짜증납니다.
머리에 전략이 없고 그것이 작동할 수 있다는 근본적인 확인이 없을 때 이 모든 것이 곡선형입니다.
선택 예측자는 선택하지 않고 선택 모델은 전송하지 않습니다...
어드바이저가 이러한 데이터, 즉 데이터에 설명된 패턴에 대해 정상적으로 작동하고 적합 여부가 중요하지 않다면 필요하지 않습니다. 그러면 최소한 MO 모델이 이에 대해 나오도록 하십시오!
어드바이저가 이러한 데이터, 즉 데이터에 설명된 패턴에 대해 정상적으로 작동하고 적합 여부가 중요하지 않다면 필요하지 않습니다. 그러면 최소한 MO 모델이 이에 대해 나오도록 하십시오!
자각은 고통을 통해 오는 복잡한 것입니다.
자각은 고통을 통해 오는 복잡한 것입니다.
ML이 알고리즘의 명확한 논리를 반복할 수 없다는 사실을 깨달았습니까?
ML이 알고리즘의 명확한 논리를 반복할 수 없다는 사실을 깨달았습니까?
그리고 그것은 전혀 의미가 없습니다.
그리고 그것은 전혀 의미가 없습니다.
그럼 네, 실망입니다.
마지막 파일의 경우 나무와 함께 나에게 일어났습니다.
2016, 교육
2015년, 테스트:
"-1"을 예측할 때: -1은 실제로 1보다 약간 더 자주 발생합니다. 그러나 0이 가장 일반적이고 아마도 모두 손실로 끝날 것입니다. 클래스 "1"도 마찬가지입니다.
나무에 문제가 있었습니다. 유전학은 트리 매개변수 cp = 0을 선택했으며 이는 트리에 많은 가지를 가질 수 있는 권한을 부여합니다. 성공적이지 못한 것으로 나타났습니다. 이 매개변수를 0이 아닌 작은 값으로 제한해야 했습니다.
데이터에 "0"을 분류하기에 충분한 예측 변수가 없다고 생각합니다. 예를 들어 몇 가지 평면 지표가 필요합니다.
일반적으로 나무에는 좋지 않습니다. 숲이 있는 SanSanych에서는 훨씬 더 시원했습니다.
이 재교육, 잘못된 설정, 근본적으로 다른 시장은 무엇입니까?
잘못된 모델 설정으로 인해 재교육이 이루어집니다.
숲이 있는 SanSanych에서는 훨씬 더 시원했습니다.
과적합과 그 외 어떤 것도 가파르지만, 그는 목표 변수인 솔리드 노이즈와 관련된 단일 예측 변수를 갖고 있지 않습니다. 더군다나 그는 덜덜 떨면서 앉아서 소음을 확인하지 않고 여기에 쓰레기가 있는 파일을 업로드합니다.