Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1619
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Hallo! Ich handele seit etwa 11 Jahren manuell mit Gunn, habe aber auch mit neuronalen Netzwerken gearbeitet. Ich habe dieses Problem gelöst! Ich möchte Ihnen nur helfen, Sie haben den falschen Ansatz für das Geschäft. Ich schwöre zu Gott, das ist kein Witz, hier ist der Autor dieses Artikels, wo ich die Antwort auf alle meine Fragen gefunden, er hatte nur einen Fehler in den Code mit dem Berater und Skript, ich habe alles neu geschrieben und ich habe für fast ein Jahr auf allen Währungspaaren und Zeitrahmen Handel, ich versuche nicht weniger als 15 Minuten. Das Programm gibt Ihnen eine Preisprognose, wie viele Pips der Preis steigen wird und wohin. https://www.mql5.com/ru/articles/830 ... Alles funktioniert, Sie müssen nur den Code neu schreiben, da er einen Fehler enthält. Ich verkaufe nichts und mache keine Werbung für irgendetwas, ich komme nur und lese jeden Tag Ihre Nachrichten, ich möchte in jeder Weise helfen, die ich kann.
Einige linke Typen sind in einem so angesehenen Thread aufgetaucht. Glauben Sie das?
Ja, Skins sind nicht schlimm, ich schlage vor, wir probieren die Indikatoren aus, meiner ist fast fertig...
*** Sie werden sich woanders messen....
Ich bin definitiv überflüssig in diesem geschätzten Thread ))
Sie sind ein echter Narr. Sehen Sie sich meinen Namen an. Mein Name ist Mikhail und mein Nachname ist ganz anders. Kein Quatsch....
Es ist ein Pseudonym, ein Klon von Yura Reshetov.
Die Verkäufer geben in ihren Pässen den echten Vor- und Nachnamen an.
Was verkauftMihail Marchukajtes? Keine Signale auf der Real oder Eulen. Aber er macht ständig Werbung für Reschetow, der "gestorben" ist oder vielmehr als Mischa wiedergeboren wurde, erwähnt in jedem Beitrag Juris nutzloses Produkt und veröffentlicht neue Versionen seiner Tricks. Es gibt ein Sprichwort "Wenn etwas wie eine Ente ist, ist es eine Ente", also behaupte ich, dass Misha = Jura ist. Das ist Juras verrückte Art, für sich zu werben.
Und deshalb gibt es keinen Videostream, und selbst wenn es einen Videostream gibt, wird er sein Gesicht nicht zeigen, es ist klar, warum, denn er weiß, wie Yury ist.
Es ist ein Pseudonym, ein Klon von Yura Reshetov.
Was verkauft Mihail Marchukajtes? Keine Signale auf der Real oder Eulen. Aber er macht ständig Werbung für Reschetow, der "gestorben" ist oder vielmehr als Mischa wiedergeboren wurde, erwähnt in jedem Beitrag Juris gefälschtes Produkt und veröffentlicht neue Versionen seiner Tricks. Es gibt ein Sprichwort "Wenn etwas wie eine Ente ist, ist es eine Ente", also behaupte ich, dass Misha = Jura ist. Das ist Juras verrückte Art, für sich zu werben.
Und deshalb gibt es auch keinen Videostream, und selbst wenn, dann ohne sein Gesicht - das ist klar, denn sein Gesicht ist bekannt.
Das Andenken Reshetovs sollte nicht durch einen solch dummen Vergleich beleidigt werden.
Übrigens, was mir am Boosten nicht gefällt, ist, dass die empfohlene Baumtiefe 7-10 beträgt.
D.h. wenn wir 100 Prädiktoren haben und die Division dort auch in der Mitte jedes Prädiktors beginnt. Es ist sehr wahrscheinlich, dass wir 7 verschiedene Prädiktoren haben werden, die in der Mitte geteilt sind. Vielleicht teilen sich 1 oder 2 auf ein Viertel, unwahrscheinlich kleiner.
Oder arbeitet der Algorithmus bei Boosting-Algorithmen nicht mit halber Teilung, sondern in kleineren Stücken? Weiß das jemand?
Und wer nutzt welche Baumtiefe?
Ich habe CatBoost studiert, also werde ich darüber sprechen.
Empfohlen wird eine Baumtiefe von 4-6 Spalten. Das ist die Tiefe, die ich im Allgemeinen versuche.
Der Prädiktor ist in drei verschiedene Algorithmen unterteilt, aus denen Sie wählen können. Es wird ein so genanntes Raster erstellt.
Die Ergebnisse der Aufteilung sind interessant, wenn man sie herauszieht und sich selbst ein Bild davon macht. Wie teilt AlgLib die Prädiktoren bei der Erstellung des Baums für den Wald gleichmäßig auf?
Target yours, any... Ich bin ein wenig hin- und hergerissen ....
Cluster werden nur für einen einzigen Zweck benötigt:
Hier haben wir die HTs auf den Testneuheiten gefunden und als gut akzeptiert...
Auf die neuen Daten müssen wir nun dieses TX finden, um das Modell darauf anzuwenden, da das Modell nur auf HTs gut funktioniert, und wie erkennen wir es auf den neuen Daten? als eine Option durch die Clusternummer
Was geben wir für das Clustering ein - alle Stichprobenprädiktoren oder was?
Es gibt keine Zufälligkeit. Für jeden Prädiktor wird die beste verfügbare Partitionierung ausgewählt. Der Wald ist zufällig, wenn jeder Baum nicht mit allen Prädiktoren gefüttert wird, sondern zum Beispiel mit der Hälfte der zufällig ausgewählten Prädiktoren.
Es lernt einmal. Es findet keine Umschulung statt. Bei Bäumen/Wäldern scheint es überhaupt kein Umlernen zu geben, wahrscheinlich weil das Umlernen recht schnell geht.
Und warum das Netz? Bäume haben Knoten und Blätter.
Die Auswahl wird durch lineare Partitionierung erfolgen, und ich mache eine Art diskrete Auswahl durch eine nicht-glatte Funktion, wenn das Sinn macht.
Es geht nicht darum, eine Umschulung vorzunehmen, sondern darum, dass es besser ist, wenn die Prädiktoren sich gegenseitig verstärken, aber nicht stark miteinander korreliert sind, und das lässt sich mit partitionierten Stichproben nicht feststellen.
Das Prädiktorenaufteilungsgitter ist nicht NS.