Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1604
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Es geht also um den Unterschied in der Netzwerkleistung beim Training und beim Test?
Ein Verlust ist unausweichlich - es führt kein Weg daran vorbei
Es gibt zwei Tests, einen internen, bei dem ein Teil des Datensatzes für die Validierung ausgewählt wird, normalerweise 0,2, und einen externen, bei dem nur ein Teil genommen wird, den der Neuro nicht gesehen hat. Das Ergebnis des zweiten ist ein echter Markt, wenn nicht, dann liegt irgendwo ein Fehler vor.
Ich muss Sie enttäuschen, aber Ihr "Test zu Test" ist tatsächlich Teil einer lehrbaren Probe.
Spuck es aus
Das werde ich nicht. Bereit, jemanden zu retten, der jetzt mit dem Kopf gegen die Wand rennt, um ein anderes spezifisches Problem zu lösen. Ich bin es durchgegangen, die Informationen, die ich gebe, können einen Monat des Umherirrens im Dunkeln retten.
Also gut, spucken Sie Ihre "Informationen" aus.
Also gut, spucken Sie Ihre "Informationen" aus.
Nur Spekulation für die Öffentlichkeit ist in der Telegram-Kanal, können Sie die Geschichte der Arbeit dort zu verfolgen. Hier möchte ich konkret werden.
Okay, raus mit der Sprache.
Hat schon jemand die eingebauten Python-Skripte und die Metatrader5-Bibliothek für Python verwendet?
Bis jetzt funktioniert es sehr schnell. Ich werde es mit der Datenbank verbinden, ich werde es später sehen.
Es gibt zwei Tests: intern, wenn ein Teil des Datensatzes ausgecheckt wird, in der Regel 0,2, und extern, wenn nur ein Teil genommen wird, den der Neuro nicht gesehen hat. Die Ergebnisse der zweiten ist realen Markt, wenn es nicht so ist, dann gibt es einen Fehler.
Eugene Guten Tag, vielen Dank, zumindest für die Tatsache, dass Sie ein Praktiker sind und nicht ein weiterer Abschaum, von denen es 95% gibt.... Was Sie tun(Test an der "dritten" Stichprobe), wird in Bezug auf die GMDH als "Vorhersagekraftkriterium" bezeichnethttp://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune
Erinnern wir uns daran, dass die ersten Veröffentlichungen über GMDH irgendwo in den 1960er Jahren begannen - diese "Ihr Know-how"-Idee mit dem Testan der "dritten" Probe ist bereits 60 Jahre alt)))
Aber ich möchte anmerken, dass der Ansatz nie alt wird, daher empfehle ich dringend die Lektüre der Werkevon A.G. Ivakhnenko...
Zum Beispiel verspottet die MSUA-Regression nur die Regression des modernen Random-Forest-Algorithmus und alle Arten von Boostings...
Nun zu den Links auf Telegram... Ich habe dort nichts gefunden außer Signalen, aber es ist interessant, Ihren Ansatz und Ihre Denkweise zu lesen, Dmitry sagt richtig, dass man hier veröffentlichen sollte, wenn auch in einer offen rüpelhaften Form...
Eugene Guten Tag, vielen Dank, zumindest für die Tatsache, dass Sie ein Praktiker sind und nicht ein weiterer Abschaum, von denen es 95% gibt.... Was Sie in Bezug auf GMDH tun(Test an einer "dritten" Stichprobe), wird "Vorhersagekraftkriterium" genannthttp://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune.
Erinnern wir uns daran, dass die ersten Veröffentlichungen über GMDH irgendwo in den 1960er Jahren begannen und dass die Idee von "your know-how" mit dem Testan der "dritten" Probe bereits 60 Jahre alt ist)))
Aber ich möchte anmerken, dass der Ansatz nie alt wird, daher empfehle ich dringend die Lektüre der Werkevon A.G. Ivakhnenko...
Zum Beispiel verspottet die MSUA-Regression nur die Regression des modernen Random-Forest-Algorithmus und alle Arten von Boostings...
Nun zu den Links auf Telegram... Ich habe dort nichts gefunden, außer Signalen, aber es ist interessant, Ihren Ansatz und Ihre Denkweise zu lesen, Dmitry sagt richtig, dass es notwendig ist, hier zu veröffentlichen, wenn auch in einer offen ungehobelten Form...
JPrediction verwendet die Ivakhnenko-Methode des Gruppenarguments. Reshetov Yu. hat es mehr als einmal erwähnt... Die Methode selbst ist zeitaufwändig in Form von Maschinenstunden, da sie die Daten gründlich ausschüttelt und keine großen Stichproben erfordert, um den aktuellen Gegebenheiten gerecht zu werden.
Wer mir nicht glaubt, soll es selbst überprüfen :-)