L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1333
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Maxim, j'ai échangé les places de l'échantillon - pour la formation et la validation, j'ai laissé celle du test - quel sera le résultat basé sur le dogme scientifique ? Je ne me connais pas encore, le traitement n'est pas encore terminé.
Aucun, ça ne servira à rien.
A quoi vous attendiez-vous ?Non, ça ne fera rien.
quelles étaient les attentes en général ?Je m'attends à ce qu'au moins les modèles ne soient pas semblables à ceux d'avant l'échange.
Et le pourcentage d'accumulation des meilleurs choix va changer. Je pense que c'est le contenu qui est plus important que le volume.Je m'attends à ce qu'au moins les modèles ne ressemblent pas à ceux d'avant la permutation des sites d'échantillonnage.
Donc ils ne seront pas les mêmes et puis quoi ? )
Ils ne se ressemblent pas, et alors ? )
Ce sera une bonne chose car ils pourront alors être utilisés en parallèle.
Ce serait une bonne chose, car ils peuvent alors être utilisés en parallèle.
Oui, c'est un tas de conneries, c'est-à-dire qu'aucune solution optimale n'a été trouvée.
plus d'échanges de semences et un tas d'ineptiesil semble que nous devions pomper R plutôt que python, Renat a écrit que bientôt il y aura un bundle direct sans béquilles
i.e. catbust peut être exécuté en 1 ligne depuis mt5
J'ai dû manquer ce message. Pouvez-vous me dire quand c'était ou le lien.
Bonne chance
J'ai dû manquer ce message. Pouvez-vous me dire quand c'était ou un lien.
Bonne chance
Oui, c'était en passant juste ici.
https://www.mql5.com/ru/forum/302625/page8#comment_10568532
Oui, un doigt dans le ciel, c'est-à-dire qu'aucune solution optimale n'a été trouvée.
changer plus de graines et faire un tas d'orduresComment ça, un doigt dans le ciel ? Deux modèles fonctionnant en parallèle est une bonne option, pourquoi pas ?
Les semences, bien sûr, continueront à changer jusqu'à ce que j'entende des arguments sains d'esprit - quelle différence cela fait-il de savoir qui les fait tourner - moi ou un générateur de nombres aléatoires - n'est pas clair. Bientôt, il y aura plus de modèles avec le paramètre"--température d'ensachage" - probablement aussi des déchets selon votre classification, mais c'est intéressant à regarder.
Que voulez-vous dire par un doigt dans le ciel ? Deux modèles fonctionnant en parallèle est une bonne option, pourquoi pas ?
Bien sûr, je continuerai à changer, jusqu'à ce que j'entende des arguments sains d'esprit - quelle différence cela fait-il de savoir qui le fait tourner - moi ou un générateur de nombres aléatoires - n'est pas clair. Bientôt, d'autres modèles seront proposés avec le paramètre"--température de mise en sac" - probablement aussi des déchets selon votre classification, mais je suis curieux de voir.
S'ils fonctionnent, pourquoi pas ?
Le fait est que vous pouvez multiplier l'efficacité en appliquant des techniques très simples.
Je n'en parle pas ouvertement car je veux que vous lisiez le livre. Et en général, il y a beaucoup d'enterré, qui peut sortir en ligne droite sur un bon modèle. Mais juste shhhh...
à propos de la température des coups, c'est intéressant de voir, je ne sais pas ce que vous voulez dire...s'ils fonctionnent, pourquoi pas ?
c'est juste que vous pouvez augmenter votre efficacité de nombreuses fois avec quelques techniques très simples.
Je n'en parle pas ouvertement car je veux que vous lisiez le livre. Et en général, il y a beaucoup d'enfouissement, ce qui peut conduire directement à de bons modèles. Mais juste shhhh...
C'est intéressant de voir la température de mise en sac, je ne sais pas ce que ça veut dire.J'ai regardé à propos de MSUA, je ne sais pas à quel livre il se réfère spécifiquement, mais il n'est pas consultable avec ce titre. Si je comprends bien, cette chose est utilisée dans CatBoost.
--l2-feuille-reg
l2-régularisateur de feuilles
Coefficient de régularisation L2. Utilisé pour le calcul de la valeur des feuilles.
Toutes les valeurs positives sont autorisées.
CPU et GPU
Ou s'agit-il d'autre chose ? Cette méthode peut également être utilisée pour la création des prédicteurs eux-mêmes, par exemple pour décrire des modèles sur des sites spécifiques.