Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2212
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¿Qué quieres decir con que no puedes... bueno, puedes dividirlo))
si un criterio tiene un mínimo global de -1000, el otro 0, y el tercero 150k
¿qué quieres añadir ahí? )))))) no sabes de lo que estás hablando
Si un criterio tiene un mínimo global de -1000, otro 0, y un tercero 150k
¿qué estás sumando ahí? )))))) no sabes de lo que estás hablando
no los hagas infinitos, sólo ponlos en un rango como todos los demás, de 0 a 1
Así que no los hagas infinitos, hazlos en un rango como todos los demás, de 0 a 1
No, Max, no funciona así, la optimización es una búsqueda de lo desconocido (funciones, parámetros, etc.)
Para poner "algo" en el rango 0-1, necesito tenerlo, no lo tengo, uso la optimización para encontrarlo.
No, Max, no funciona así, la optimización es una búsqueda de lo desconocido (funciones, parámetros, etc.)
Para conseguir "algo" en el rango 0-1 necesito tenerlo, no lo tengo, uso la optimización para encontrarlo...
lo que sea... tienes una función que necesita ser maximizada/minimizada... todo
por eso todos los f-i sanos están en rangos. y tienes un fi de fumador
lo que sea... Tienes una función para maximizar/minimizar... todo.
Escucha, ¿has hecho alguna vez en tu vida una búsqueda de parámetros multicriterio?
Mira, ¿has hecho alguna vez en tu vida una búsqueda de parámetros multicriterio?
No entiendo lo que estás haciendo. Dibuja un diagrama.
No entiendo lo que estás haciendo, dibuja un diagrama.
Se entrena la neurona para el " beneficio máximo". Esto es el entrenamiento para un criterio ( "beneficio máximo").
Alexander Alexandrovich dice que neuronka encuentra la mejor solución "no comerciar". No puedo entender cómo lo hizo, pero bueno...
Así que si la neurona decidió "no comerciar" Así que si la neurona decidió "no negociar", significa que tenemos que añadir un criterio más (un número mínimo de operaciones): "min. deals".
Resulta que ya tenemos que optimizar utilizando dos criterios (o 10)
Aquí no se puede normalizar nada, porque no conocemos el resultado final
Así que se entrena la neurona para obtener el "máximo beneficio". Esto es entrenar según un criterio ( "máximo beneficio").
Alexander Alexandrovich dice que la neurona encuentra la mejor solución "no comerciar". No puedo entender cómo lo hizo, pero bueno...
Así que si la neurona decidió "no comerciar" Así que si la neurona decidió "no negociar", significa que tenemos que añadir un criterio más (un número mínimo de operaciones): "min. deals".
Resulta que ya tenemos que optimizar utilizando dos criterios (o 10)
No podemos normalizar nada aquí ya que no conocemos el resultado final
Creo que ese es el problema
cuando nadie entiende nada, pero empiezan a construir sobre ella.
por eso hay un curso de redes neuronales para nerds.
Creo que ese es el problema.
cuando nadie entiende nada, pero empiezan a completarlo desde arribaprobablemente....
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hizo una gran muestra de prueba
en el recuadro está el trozo de la prueba (datos nuevos) que mostré
De todos modos, durante 5 minutos, se comerá la comisión
Pero es posible sintetizar un modelo interesante
Es necesario incluir inmediatamente en la función de aptitud el entrenamiento del modelo y la comprobación en las muestras de eje y de prueba
Hasta ahora he hecho todo muy confuso.
probablemente....
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hizo una gran muestra de prueba
en el recuadro está el trozo de la prueba (datos nuevos) que te mostré.
De todos modos, durante 5 minutos, la comisión se lo comerá todo.
Pero es posible sintetizar un modelo interesante
Es necesario incluir inmediatamente en la función de aptitud el entrenamiento del modelo y la comprobación en las muestras de eje y de prueba
He hecho todo muy confuso hasta ahora.
Gracias, no están claros.