L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2044
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Vous croyez tous ))))
Si j'ai bien compris la vidéo, il existe une fonction/bibliothèque qui recherche des caractéristiques dans le réseau convolutif, c'est-à-dire des modèles prêts à l'emploi à partir desquels des modèles/prédicteurs devraient être trouvés - je me demande ce que l'on s'attend à trouver là, comment ce masque a été fait - quelle est la logique, le savez-vous par hasard ?
il récupère le masque lui-même à partir des poids d'apprentissage pour une longueur de motif donnée.
il passe simplement une fenêtre sur le vecteur de caractéristiques, la fenêtre est plus petite que le nombre de caractéristiques. Une convolution a lieu.
Vous continuez à croire ))))
notre devise est invincible
Je ne suis pas sûr que nos données d'entrée conviennent à ce réseau - elles sont plutôt lisses sur les images.
toutes les données, toutes les séries chronologiques
c'est une technologie de type présent et futuril reprend le masque des poids pendant l'apprentissage pour une longueur de motif donnée.
Il passe simplement une fenêtre sur le vecteur de caractéristiques, la fenêtre est plus petite que le nombre de caractéristiques. Il s'entrecroise.
Je pensais que l'orateur parlait de solutions de masques toutes prêtes, hmm, j'ai dû me tromper.
L'orateur semblait parler d'une sorte de solution de masque toute faite, hmmm, j'ai dû mal comprendre.
un masque est une fenêtre coulissante
toutes les données, toutes les séries chronologiques
il s'agit de technologies actuelles et futures du typePeut-être qu'un vecteur montrera des mouvements, mais les fluctuations ne sont-elles pas plus importantes pour nous ? Ne devrions-nous pas chercher des points avec de fortes émissions potentielles ?
Le vecteur montrera peut-être un mouvement, mais les fluctuations ne sont-elles pas plus importantes pour nous ? Ne devrions-nous pas chercher des points avec de fortes émissions potentielles ?
Quoi ?
Vous continuez à croire ))))
20 kliks.
voir ce qui se passe.
Epoch 820 train err : 0.4057188332080841 tst err : 0.4114921987056732
écrire un testeur - jeter un coup d'œil
Je l'ai testé dans le testeur, attente de la colonne de gauche. Il est clair qu'il y a une dépendance au jour du mois, et le catbust a été fixé à 0.
Les résultats sont plus variés.