L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1962
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dans le testeur
essayé, il y a un exemple pour mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
dans le testeur
essayé ceci, il y a un exemple pour mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
Le testeur ne donne pas d'informations fiables. Bon, je parle des EA sans réseaux neuronaux, mais je ne vois pas beaucoup de différence sur cet aspect. Je pense que chaque stratégie et même une stratégie avec des paramètres différents donne des corrélations différentes avec le test et c'est pourquoi je ne peux même pas faire une estimation approximative.
le testeur ne donne pas d'informations fiables. Bon, je parle des EA sans réseaux neuronaux, mais je ne vois pas beaucoup de différence sur cet aspect. Chaque stratégie et même une stratégie avec des paramètres différents donne des corrélations différentes avec le testeur, c'est pourquoi nous ne pouvons même pas faire une estimation approximative.
Le testeur donne des informations fiables
le testeur donne des informations fiables
Eh bien, vérifiez-le sur la démo.
Je devrais peut-être lui écrire pour qu'il m'envoie le code).
Je l'ai lu deux fois moi-même et je ne comprends toujours pas comment il fonctionne, comment la mémoire est triplée et comment il bat les propriétés de la couche de super-précision... Bref, l'article n'est pas très bon, mais le produit en lui-même est bon, l'auteur a juste besoin de quelques explications.... Donc si vous trouvez la solution, écrivez au moins comment ça marche...
Je suis trop paresseux pour déboulonner un autre mythe), quelqu'un a déformé quelque chose et annoncé haut et fort que le recyclage n'est pas disponible. Voyons voir...
si paresseux de démolir un autre mythe ) quelqu'un a déformé quelque chose et a affirmé haut et fort qu'il n'y a pas de recyclage. Voyons voir...
L'article montre que l'homme comprend les algorithmes.
Vous devriez l'essayer, l'expérience est le critère de la vérité.la bible du python cool
https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#
Je pense que c'est prometteur.
Non, eh bien, l'article montre que l'homme connaît les algorithmes.
vous devez l'essayer, l'expérience est le critère de la véritéLe système est simple. Nous alimentons le vecteur de caractéristiques, ONO sort un signal aléatoire dans la plage 0;1. Nous ouvrons une transaction, et la fermons à l'itération suivante. Par exemple, nous décidons si la valeur est supérieure à 0,5 - acheter, inférieure - vendre. Si l'accord préalable est dans le rouge - nous donnons une pénalité à la grille sur une entrée séparée, si elle est dans le plus nous l'encourageons. Chaque itération devrait être comme ça. Par conséquent, il ajuste les pondérations au cours de la négociation. Pourquoi est-elle immédiatement négociée sur le graphique dans la position + est un non-sens) puisqu'elle est muette au départ. Il est probable qu'il l'ait d'abord dressé puis ré-entraîné sur la même zone.
https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models
Je ne suis pas impressionné par les résultats des photos...
le système est simple.
Si c'est si simple, pourquoi y a-t-il deux ou trois types de réseaux ?
Pourquoi dit-il que la RL classique ne fonctionnera pas ?
Quel est le but de la mémoire ?
Je suis un nerd total à RL, mais il me semble que ce n'est pas si simple.
multiple D-neurons (type grille)
erreur, % = 45.10948905109489
au revoir)
J'ai envoyé un e-mail à l'auteur de la grille pour lui faire part des coupes et de mon indignation.