L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1051
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Y a-t-il une suite à l'histoire ?
J'ai observé que si un système de trading ne donne que des résultats positifs, alors il y aura une perte permanente - nous parlons du TS avec lot fixe et stoplosses.
Je pense que l'histoire remonte à 2006, on ne sait simplement pas à quel niveau élevé cela a été fait et par quel type de personne.
http://www.kamynin.ru/
Tu ne sais juste pas à quel point c'est fait à haut niveau par... Choisissez la rubrique "robots commerciaux", allez au début, faites du thé et des crumpets, lisez, regardez les images, lisez les commentaires des gens, les réponses de l'auteur, devenez plus intelligent, et pas un enfant ah... ee... ). ))
Il y a toute l'évolution du début à la fin.Malheureusement non :-( Bien que j'aie une idée pour un comité de six polynômes, mais je n'ai pas encore totalement déchiffré le code de Reshetov. Bien que la dernière modification ait commencé à me faire gagner du temps lors de la préparation du modèle dans MKUL, mais ce n'est pas le sujet, mais le nœud du problème du MO est le suivant comme il me semble et si vous avez des arguments de poids contre cela, je suis prêt à les écouter.
En dehors de tout ce qui concerne la préparation, l'entraînement, etc. La toute dernière étape est le choix du modèle. Après tout, au cours du processus d'apprentissage, un algorithme construit un modèle, estime ses paramètres et tente de les améliorer en utilisant d'autres modèles. Le modèle présentant la meilleure métrique d'apprentissage est celui qui sauvegarde le modèle et constitue lerésultat de l'optimisation. A mon avis, l'optimiseur de Reshetov a sélectionné la meilleure métrique pour les classificateurs. Il s'agit de la détermination de la sensibilité et de la spécificité ainsi que de la généralisabilité globale. Lorsque le résultat de l'apprentissage du modèle est évalué à l'aide de quatre paramètres : Vrais Positifs, Vrais Négatifs, Faux Positifs, Faux Négatifs. Je suis sûr que vous en avez entendu parler. C'est une métrique plutôt populaire, mais comme la pratique le montre, cette métrique n'est que partiellement liée à la généralisation. En d'autres termes, le résultat de cette métrique est surestimé et ses valeurs seront aussi élevées en cas de surentraînement sur l'ensemble de formation que s'il n'y avait pas de surentraînement du tout. Faisons un peu la part des choses :
Supposons que nous ayons une méthode d'estimation de la généralisation du polynôme à l'ensemble des données. Et notre métrique estime en fait le niveau de généralisabilité. En d'autres termes, lorsque les autres métriques montrent un bon résultat sur la période d'entraînement, et que notre métrique montre un mauvais résultat lorsque le polynôme est surentraîné et un bon résultat lorsque le polynôme est généralisé. Cette métrique pourrait alors être utilisée dans le processus d'apprentissage, forçant l'algorithme à rechercher un modèle sous-estimé (avec nos données), mais néanmoins généralisé. C'est peut-être mauvais, mais ça marche et c'est 100% sans formation. C'est là qu'intervient l'effet du sous-entraînement. Il est très important de maintenir les contre-performances à un niveau minimum. Ce texte peut être considéré comme un précurseur de ma théorie, car nous sommes proches de ce que ????. Voilà pour la question du jour. Think.....
L'histoire remonte à 2006 si je ne me trompe pas, vous n'avez juste aucune idée du niveau élevé auquel tout cela est fait, et par quel genre de personne.
http://www.kamynin.ru/
Vous choisissez la rubrique "robots de trading". Choisissez la rubrique "robots commerciaux", allez au début, faites du thé et des crêpes, lisez, regardez les images, lisez les commentaires des gens, les réponses de l'auteur, devenez plus intelligent, et devenez vraiment fou... ). ))
Il y a toute l'évolution du début à la fin.Je n'ai vraiment jamais entendu parler de cet homme, je vais me renseigner, merci.
Cette branche... est juste un tas de conneries))))
http://www.kamynin.ru/2015/08/26/lua-quik-robot-uchitel/
Lisez depuis le début et postez ensuite, je sais de quoi je parle.
MGUA C'est là que tout a commencé, l'auteur recommande de commencer avec cela, oui maintenant il ne l'applique pas, et applique quelque chose d'autre déjà purement à lui, mais ce quelque chose a grandi à partir de MGUA et ce quelque chose qu'il ne divulgue pas.Brève description des informations contenues dans les images
Brève description des informations contenues dans les images
Oui, c'est bien cela, l'auteur n'aime pas le minimalisme)
Oui, c'est ce que c'est, l'auteur n'aime pas le minimalisme)
il y a des niveaux et quelques mashups, à partir desquels il extrait en quelque sorte des informations pour son prétendu réseau neuronal.
également une sorte de balladeur.Oui, c'est ce que c'est, l'auteur n'aime pas le minimalisme)
Je l'ai regardé pendant 5 secondes et j'ai compris. C'est 100% louche et je ne veux même pas le regarder. ......
Avez-vous vu mes sites, mes posts ou mes photos ? ? ???
il y a des niveaux et quelques mash-ups, extrayant en quelque sorte des informations pour son prétendu réseau neuronal.
une autre sorte de ballbuster.Oh merde. Nous y voilà) prétendument, neuronet, bebe))
Lisez-le, plongez-y ou oubliez-le.
Voici la réponse à votre message.
Tout est là, il suffit de lire.
Oh merde, nous y voilà)) prétendument, des réseaux neuronaux, bebe))
Lisez, absorbez ou oubliez.
Voici la réponse à votre message.
Tout est là, il suffit de lire.
C'est un peu ce dont je parlais.
C'est tout. Je ferai la même chose demain.