L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2340
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Quelque chose se met en travers du chemin.
Il n'y a aucune compréhension de ce qui doit être fait. Et le réseau, même le plus intelligent, est stupide en lui-même, il ne peut pas comprendre. Et lorsque la compréhension apparaît, le réseau n'est plus nécessaire. Un paradoxe de la nature :)
Il n'y a aucune compréhension de ce qui doit être fait. Et le filet, même le plus rusé, est lui-même muet, il ne peut pas deviner. Et lorsque la compréhension apparaît, le filet n'est plus nécessaire. Paradoxe de la nature :)
Si tu arrêtes de répéter comme des perroquets la même chose et que tu commences à faire quelque chose, tu peux arrêter de ressembler à un spécimen d'une branche de l'évolution sans avenir.
Qui connaît les opérations du processeur ?
Remaniement de la fonction de tri rapide du type double au type flottant. J'ai juste changé le type de données.
Il semblerait qu'il devrait être 2 fois plus rapide avec 4 octets qu'avec 8 octets. Mais lors de la mesure, le gain n'est que de 5 à 10 %.
Les principales opérations consistent à comparer des nombres et à les mélanger en mémoire.
La réécriture devrait être plus rapide puisqu'il faut 4 octets au lieu de 8 pour réécrire. Ou le processeur y consacre-t-il le même temps ?
La comparaison n'est probablement pas accélérée, parce que toutes les données que nous avons sont à 5 décimales, alors que l'opération de comparaison se fait probablement bit par bit, lorsqu'elle atteint le bit 1 où un nombre est plus grand que l'autre, elle termine la recherche des bits du nombre. C'est-à-dire que, pour le double et le flottant, la recherche de bits s'arrête après 10-20 bits sur le même bit.
Est-ce que je le lis correctement ? Y a-t-il d'autres explications ?
Non, bien sûr que non. Les fonctions de comparaison, d'addition, de soustraction, d'écriture, de lecture et de copie sont elles-mêmes longues et ne dépendent pas du tout linéairement du type de données.
Et si vous arrêtez de répéter comme des perroquets la même chose et que vous commencez à faire quelque chose, vous pouvez arrêter de ressembler à un spécimen d'une branche de l'évolution sans avenir.
C'est à l'évolution de décider. As-tu au moins une petite amie ? Ou bien il n'y a pas de lamba ? :))))
C'est à l'évolution de décider. As-tu au moins une petite amie ? Ou bien il n'y a pas de lamba ? :))))
Je t'offre juste une porte de sortie, troll. Vous pouvez juste Up le mur, paradoxe de la nature.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2317#comment_20471596
Le résultat est à peu près le même (cinq minutes). Le modèle se décompose +- en même temps. S'entraîner pendant les deux derniers mois.
votre algorithme fait ressortir les motifs d'une drôle de manière.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2317#comment_20471596
Le résultat est à peu près le même (cinq minutes). Le modèle se décompose +- en même temps. Train last 2 months.
Pouvez-vous obtenir des points de vidange dans les données ?
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2317#comment_20471596
Le résultat est à peu près le même (cinq minutes). Le modèle se décompose +- en même temps. S'entraîner pendant les deux derniers mois.
C'est drôle comment votre algorithme tire des modèles.
Si je m'entraîne avec 9 setts comme vous le faites, cela " tire " un peu plus longtemps.
Pouvez-vous faire entrer les points de drainage dans les données ?
probablement
probablement
ils sont plutôt évidents. La tristesse est qu'il n'est pas clair ce qui est nécessaire pour comprendre comment les états de drain diffèrent de l'état normal. je travaillerais autour d'eux. En termes de filtre. )