Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1927
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al azar...
La fijación puede representarse como una regla de registro...
tamaño de la regla - al azar
contenido de la regla - aleatorio
generó 1000 reglas - enviadas al Ministerio de Defensa como 1000 características
elija de 1 a 5 características buenas si las tiene, si no, deséchelas todas.
Las características seleccionadas se lanzan a la "base de datos de buenas características".
y de nuevo, generar 1000 características, y así sucesivamente.
Cuando la "base de buenas características" contenga más de 1000 características, podrá utilizarlas para entrenar un nuevo modelo y ver qué obtiene.
La generación de reglas aleatorias sin bordes es como correr de un borde a otro en un campo desnudo. Se necesitan límites razonables, o al menos buscar 1000 reglas en un área lógica y dimensional, otras mil en otra. una aleatoriedad completa es de menos infinito a más todo lo mismo) Pero la idea está bien)
Generar reglas al azar sin límites es como correr de punta a punta en un campo abierto sin límites. Necesitas límites razonables, o al menos buscar 1000 reglas en un área lógica y dimensional, otras mil en otra. una aleatoriedad completa es de menos infinito a más, sin embargo) pero la idea está bien)
todo esto es un matiz, se puede hacer una selección de buenas fichas como la cría en la genética, y luego una búsqueda aleatoria evolucionará lentamente en una dirigida .....
Son como en la canción, "grito, pero hay silencio".
Todo esto es un matiz, se puede hacer una selección de buenas fichas como en la genética, y entonces una búsqueda aleatoria crecerá lentamente hasta convertirse en una dirigida .....
Karotsche, el roce puede ser todo lo que quieras y con lo que quieras, pero ¿quién lo hará? Y aquí, como en la canción - "Grito, pero hay silencio en respuesta.
En primer lugar, deben definir al menos las zonas de normas. En primer lugar, hay que determinar las zonas de reglas. En una o en todas las TFs, y luego son unas pocas series y la dimensión vuela. No es necesario realizar búsquedas estacionales. Es difícil empezar sin él)
En primer lugar, hay que definir al menos las zonas de la norma. Zonas de retardo, indicadoras y de qué tipo, profundidad y anchura de búsqueda. En uno o todos los TFs, y esto es varios entonces filas y la dimensionalidad simplemente vuela. No es necesario realizar búsquedas estacionales. Es difícil empezar sin él)
No sabes lo que necesitas y lo que no, si lo supieras, no tendrías que buscar, esa es la cuestión, la máquina encontrará soluciones que nunca se te ocurrirían, y si la limitas, tendrás otra estocástica
Noconozco en absoluto el algoritmo de agrupación que crea las reglas.
Al agrupar una gran cantidad de filas se distribuyeron en diferentes áreas, se formó un mapa, que supongo que se puede llamar a través:
Y a continuación se pesa cada fila y se asigna a uno u otro centro de agrupación. No entiendo cómo se hace la ponderación de una sola línea...
Ya te lo he dicho, interprétalo según la finalidad directa de la herramienta, y estás intentando clavar clavos con una flor
Sí, estoy así, ya tengo los árboles en entrenamiento, para cada cluster - hay hojas con buena completitud y precisión aceptable - los juntaré por la noche y veré qué pasa con los nuevos datos, qué será más efectivo - usar un solo árbol o dividirlo en 4.
Decidí observar los retrocesos significativos del mercado. Giros significativos en U como objetivo. Pensé que sería un caos, pero no.
¿Cuál es la regla para que un pivote sea significativo?
Bueno, eso es interesante. Gracias por el consejo.
¿Puedes compartir un código para dummies, tal vez me una a los eRs?
Gracias, he conseguido descargar la agrupación.
al azar...
La fijación puede representarse como una regla de registro...
tamaño de la regla - al azar
contenido de la regla - aleatorio
generó 1000 reglas - enviadas al Ministerio de Defensa como 1000 características
elija de 1 a 5 características buenas si las tiene, si no, deséchelas todas.
Las características seleccionadas se lanzan a la "base de datos de buenas características".
y de nuevo, generar 1000 características, y así sucesivamente.
cuando haya más de 1000 características buenas en la "base de características buenas", podrá utilizarlas para entrenar un nuevo modelo y ver qué ocurre.
Entonces, ¿por qué su método es mejor que el mío? En realidad, es reunir nuevos predictores sobre la base de los datos existentes. Sólo hay que construir árboles no sólo utilizando comparaciones, sino también la transformación y la combinación de los niveles del objetivo, en general, se puede implementar sobre la base de un árbol simple y arrastrar las hojas de la misma.
No sabes lo que necesitas y lo que no, si lo supieras no tendrías que buscar, esa es la cuestión - la máquina encontrará soluciones que nunca se te ocurrirían, pero si la pones en tu caja obtendrás otra estocástica
Sólo se puede buscar en un espacio determinado, y no se puede hacer sin definir el área de búsqueda)))) La máquina es estúpida por desgracia, pero funciona).
Si, por supuesto, existen ideas de búsqueda de reglas sin reglas de algunas regularidades en las series multidimensionales o, al menos, en las unidimensionales, debemos al menos formular cómo abordar la idea de generar reglas sin reglas. Tanto las reglas como las regularidades son infinitas por la condición del problema.
De todas formas, me he atornillado a una catbusta en lugar de árboles... y... el problema no eran los árboles, era la cabeza, como siempre.
no funciona como se esperaba.
¿Lo has estropeado con la clase de Aliaksandr Hryshyn?
Entonces, ¿en qué es mejor tu método que el mío? Recoger hojas es esencialmente nuevos predictores derivados de datos existentes. Sólo hay que construir árboles no sólo utilizando la comparación, sino también la transformación y la combinación de los niveles del objetivo, en general, se puede implementar esto sobre la base de un árbol regular y arrastrar las hojas de allí.
Pregunta en la generación de reglas de chip/registro
La pregunta es sobre la generación de características / reglas de registro
Así es como se generarán las fichas - tenemos que preparar un constructor en forma de reglas básicas.
Por ejemplo, describa una vez cómo se comporta un precio en un canal y luego sólo cambie de canal y así sucesivamente.