L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1166
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Et dans quels modèles puis-je ajuster ce dont j'ai besoin - les limites de valeur des réponses correctes ?
Je ne pense pas... ces mesures montrent la généralisabilité du modèle. On peut faire varier les paramètres du modèle lui-même, pour que les erreurs changent, par exemple... ajouter de la régularisation ou autre... bref l'inverse - comme on le souhaite, ça ne fonctionne pas
et l'énoncé du problème n'est pas très clair du tout...
tu sais, peut-être qu'une fille peut te le dire :) ou tu peux regarder les réglages sur youtube :) honnêtement, je n'y suis pas entrée.
aucune, je pense... ces métriques montrent la généralisation du modèle. On peut faire varier les paramètres du modèle lui-même pour que les erreurs changent, par exemple... ajouter de la régularisation ou autre... bref l'inverse - comme on veut, ça ne marche pas
et l'énoncé du problème n'est pas très clair du tout...
tu sais, peut être qu'une fille peut te le dire :) ou tu peux le regarder sur youtube, honnêtement je n'y suis pas entré
La vidéo, bien sûr, je l'ai vue.
Il est étrange que personne ne fixe un tel objectif, car pour les stratégies de tendance, c'est évident - 30 % d'entrées réussies couvriront facilement 40-60 % d'entrées infructueuses, ce dont j'ai besoin de la part du modèle. Je n'ai pas besoin d'un taux de réussite de cent pour cent et la métrique est conçue pour cela.
J'ai, bien sûr, déjà vu la vidéo.
Il est étrange que personne ne fixe une telle tâche, car pour les stratégies de tendance, c'est évident - 30 % d'entrées réussies couvrent facilement 40 à 60 % d'entrées infructueuses, ce qui est ce que j'attends du modèle. Je n'ai pas besoin de cent pour cent de suppositions correctes, et les mesures communes sont conçues pour cela.
Quelle est la logique ? 30 % de participations réussies, c'est mieux que 60 %.
quelle est la logique derrière cela ? 30% des entrées réussies sont meilleures que 60% ou dans quoi
La logique est que le monde n'est pas parfait et que vous devez prendre ce que vous pouvez obtenir.
La logique est que le monde n'est pas parfait et que vous devez prendre ce que vous pouvez obtenir.
c'est plutôt un credo :))
il s'agit plutôt d'un credo :))
Vous avez 50 mais 50 entrées dans votre échantillon ?
Mon échantillon est biaisé en raison de la tendance TS, et les métriques standard sont orientées sur la symétrie, c'est pourquoi je cherche une métrique qui réponde à mes besoins et prenne en compte cette nuance.
Vous avez 50 mais 50 entrées dans votre échantillon ?
Mon échantillon est biaisé en raison de la tendance TS, et les métriques standard se concentrent sur la symétrie, c'est pourquoi je cherche une métrique qui me convienne et qui tienne compte de cette nuance.
Vous semblez avoir une compréhension biaisée des mécanismes d'apprentissage automatique, et non de l'échantillonnage.
J'ai même peur de demander ce que la tendance TS a à voir avec ça.
ennuyé, fatigué de lire, j'ai trouvé un terminal et utilisé alglib pour griffonner MLP-network.... étrange que tout fonctionne, même la normalisation est oubliée, mais l'indicateur est adéquat.... Je soupçonne que le diable est dans les détails de l'alglib... Ou je ne me suis jamais habitué à la numérotation des tampons d'indicateurs dans MT5 ((
Qu'est-ce qui se passe ? Je n'ai pas mt5.
Bien bien bien, en théorie j'enseigne MLP pour 1000 barres, puis je dessine tout l'historique sur le graphique, il devrait y avoir une énorme erreur, surtout la normalisation, mais pour une raison quelconque, il dessine un très bon historique.... )))).
il y a déjà un prétraitement intégré.
C'est ça, maintenant va secouer la poussière des sacs et va...Donc, en théorie, j'enseigne MLP pour 1000 barres, puis je dessine tout l'historique sur le graphique, il devrait y avoir une énorme erreur, surtout la normalisation, mais il dessine en quelque sorte un très bon historique.... )))))
je ne comprends pas (montrez-moi l'image)