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¡Saludos, sala de máquinas!
También he creado una potente red neuronal.
La he entrenado para el vuelo pounddoll y el vuelo normal.
¡Saludos sala de máquinas!
Yo también he creado una potente red neuronal.
La he entrenado para el vuelo pounddoll y el vuelo normal.
Puedo ver el historial de operaciones para ver las operaciones?
¿puedo ver el historial de operaciones para ver las operaciones?
He entrenado en pounddoll y esta bien.... Pero no hay mucho historial.
Pero me alegro.
Ahora estoy haciendo que la red neuronal se entrene a sí misma mientras negocia.
Y no tenemos que entrenarlo cada semana.
He entrenado en pounddoll, y está bien. Pero no hay mucha historia.
Pero me alegro.
¿Es una demo? (stop 5-10 pips)
¿es una demo?
Sí.
sí
Ya veo.
pero ¿cómo entrenarlo de tal manera que comería pips de 100 puntos de 4 dígitos, es posible?
Quiero decir, para alejarse de pips.sobre la estrategia ansables
https://buildalpha.wordpress.com/2018/11/20/buildalpha-ensemble-strategies-reduce-overfitting-by-combining-strategies/
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Todo lo que necesitamos es una métrica de reentrenamiento de la estrategia para saber si la estrategia funcionará con nuevos datos o no, todo lo demás es solucionable....
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Tengo una idea para tomar varios enfoques para detectar el sobreentrenamiento, la mía se basa en auto.arima, Prado "PBO". Tengo una idea para tomar varios enfoques para detectar sobreentrenamiento, la mía basada en auto.arima, Prado "PBO", algo más tal vez, lanzarlos como predictores y enseñar AMO para predecir la probabilidad de sobreentrenamiento y convertirlo en una métrica.
Alternativa.
Extremadamente interesante. El sobreentrenamiento es el segundo pilar de MO. El primero es limpiar los predictores de la basura, el más simple. Pero hay un tercer pilar, mirar hacia adelante. Aquí no hay que pensar en absoluto.
Ya veo.
Pero cómo entrenarlo para que se coma puntos de 100 4 dígitos, ¿es posible?
Todo es posible.
He entrenado en pounddoll, y está bien. Pero no hay mucha historia.
Pero me alegro.
¿Qué quieres decir con "entrenado"?