L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1905
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Numéro de passage+Différence entre la fonction d'estimation directe et la fonction hyperbolique (devrait diminuer)+Généralisabilité générale+Dernière généralité la plus élevée (conneries techniques purement pour vous-même)
Max, tu fais vraiment chier les gens, mais surtout, tu te fais chier toi-même. Rappelez-vous que sur le marché, l'essentiel est de ne pas se tromper soi-même.......
Je le fais... et c'est ce que je fais...
parce qu'il s'agit de données en grappe... tout y est déjà bon
c'est exactement ce que je fais.
Eh bien regardez Maxim, tout d'abord nous avons dû niveler les classes entre 1 et 2, où dans la cible 0=2 cluster.
Dans le tableau Mv0[q], vous devez introduire exactement ces entrées, qui sont indiquées par le numéro //10.
Fichier de formation formaté ci-joint où la première ligne les numérote dans l'ordre. Pas un petit, tu vas comprendre. Et j'attends une photo dans le studio...
Eh bien regardez Maxim, tout d'abord nous avons dû niveler les classes entre 1 et 2, où dans la cible 0=2 cluster.
Dans le tableau Mv0[q], vous devez introduire exactement les entrées indiquées par le numéro //10.
Fichier d'entraînement formaté ci-joint où la première ligne les numérote dans l'ordre. Pas un petit, tu vas comprendre. Et j'attends une photo dans le studio...
Dites-moi quel type d'erreurs vous avez
Ensuite, je vous enverrai un ensemble de données plus compliqué, c'est très simple.
Je n'ai pas besoin du code, j'ai la même chose que celle de Reshetov, mais en python. Il donne le code mql tout de suite.
Je vais devoir modifier le vôtre pendant longtemps, je suis trop paresseux.
Veuillez me dire comment trouver un ordre avec un profit maximum (mql4).
Merci beaucoup.
Dites-moi quel genre d'erreurs vous avez.
Je vous enverrai plus tard un ensemble de données plus compliqué, c'est très simple.
Je n'ai pas besoin du code, j'ai la même chose que celle de Reshet, mais en python. Il donne le code mql tout de suite.
Je vais devoir modifier le vôtre pendant longtemps, je suis trop paresseux.
Pour être honnête, lorsque j'ai exécuté votre fichier, j'ai pensé qu'il y avait une erreur dans le calcul du score, mais maintenant que j'ai téléchargé le mien, tout s'est mis en place.
Le deuxième nombre devrait tendre vers zéro, le troisième vers 100 ; le quatrième fixe le troisième avec le deuxième moins. C'est à ça que ressemble une vraie stratégie qui fonctionne. Ce que tu as balancé, Maxime, me donne envie de m'y intéresser. Il est impossible d'obtenir un modèle d'une telle qualité dans une zone où nous ne disposons que de 24 vecteurs inconnus et de 550 au total. J'ai 58 vecteurs dans cette image et je peux atteindre le niveau de 87% (troisième figure) avec une pitié. Le fait est que lorsque vous obtenez un résultat très élevé, cela vous donne à réfléchir. Et si elle apprend bien, mais ne fonctionne plus du tout avec de nouvelles données ? Il est important de travailler avec de nouvelles données, mais pas toutes......
Les erreurs tout en haut sont commentées, vous tirez les fonctions polynomiales elles-mêmes de ce fichier, n'oubliez pas les fonctions sigmoïde et signum, signum fait la liaison de deux polynômes dans un commit, sigmoïde est la fonction d'activation.
En voici une. Il n'y a que 12 fiches, pas 24.
J'ai des erreurs
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
En voici un. Il n'y a que 12 fiches, pas 24.
J'ai des erreurs
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
Alors, naturellement, ils ne sont pas tous utilisés. L'ajout de chaque entrée double le temps. Mon quadruple cœur tire un maximum de 11 entrées. J'ai optimisé votre fichier de haut en bas.....
J'ai compris, vous êtes un optimiseur... Je ne sais pas ce que vous écrivez)