L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2212
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comment ça vous ne pouvez pas... eh bien, vous pouvez le diviser))
si un critère a un minimum global de -1000, l'autre de 0, et le troisième de 150k
Qu'est-ce que tu veux ajouter ? )))))) vous ne savez pas de quoi vous parlez
Si un critère a un minimum global de -1000, un autre de 0, et un troisième de 150k
Qu'est-ce que vous ajoutez là-haut ? )))))) vous ne savez pas de quoi vous parlez
ne les rendez pas infinis, mettez-les simplement dans un intervalle comme tous les autres, de 0 à 1
Ne les rendez pas infinies, mais fixez-les à une plage comme toutes les autres, de 0 à 1.
Non, Max, ça ne marche pas comme ça, l'optimisation est une recherche de l'inconnu (fonctions, paramètres, etc.).
Pour placer "quelque chose" dans l'intervalle 0-1, je dois l'avoir, je ne l'ai pas, j'utilise l'optimisation pour le trouver.
Non, Max, ce n'est pas comme ça que ça marche, l'optimisation est une recherche de l'inconnu (fonctions, paramètres, etc.).
Pour obtenir "quelque chose" dans l'intervalle 0-1, je dois l'avoir, je ne l'ai pas, je le cherche à l'aide de l'optimisation...
peu importe... vous avez une fonction qui a besoin d'être maximisée/minimisée... tout
c'est pourquoi tous les F-i sains sont dans des gammes. et vous avez une fiole de fumeur
peu importe... Vous avez une fonction pour maximiser/minimiser... tout.
Écoutez, avez-vous déjà fait une recherche multicritères de paramètres dans votre vie ?
Ecoutez, avez-vous déjà fait une recherche multicritères de paramètres dans votre vie ?
Je ne comprends pas ce que vous faites. Faites un schéma.
Je ne comprends pas ce que vous faites, faites un schéma.
Vous entraînez le neurone pour le "profit maximum", c'est-à-dire pour un seul critère ( "profit maximum").
Alexander Alexandrovich dit que neuronka trouve la meilleure solution "ne pas faire de commerce". Je n'arrive pas à comprendre comment il a fait, mais bon...
Donc si le neurone a décidé "de ne pas échanger" Ainsi, si le neurone a décidé de "ne pas négocier", cela signifie que nous devons ajouter un critère supplémentaire (un nombre minimum de transactions) : "min. transactions".
Il s'avère que nous devons déjà optimiser en utilisant deux critères (ou 10)
Vous ne pouvez pas normaliser quoi que ce soit ici, car nous ne connaissons pas le résultat final.
Vous entraînez donc le neurone pour le "profit maximum", ce qui revient à l'entraîner selon un seul critère ( "profit maximum").
Alexandre Alexandrovitch dit que le neurone trouve la meilleure solution "ne pas faire de commerce". Je n'arrive pas à comprendre comment il a fait, mais bon...
Donc si le neurone a décidé "de ne pas échanger" Ainsi, si le neurone a décidé de "ne pas négocier", cela signifie que nous devons ajouter un critère supplémentaire (un nombre minimum de transactions) : "min. transactions".
Il s'avère que nous devons déjà optimiser en utilisant deux critères (ou 10)
Nous ne pouvons rien normaliser ici car nous ne connaissons pas le résultat final.
Je pense que c'est le problème
quand personne ne comprend rien, mais ils commencent à construire par dessus.
c'est pourquoi il y a un cours sur les réseaux neuronaux pour les nerds.
Je pense que c'est le problème.
quand personne ne comprend rien, mais qu'ils commencent à tout compléter depuis le début.probablement....
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a fait un grand échantillon test
dans la boîte est le morceau de l'essai (nouvelles données) que j'ai montré
Quoi qu'il en soit, pendant 5 minutes, il mangera la commission.
Mais il est possible de synthétiser un modèle intéressant
Il est nécessaire d'inclure immédiatement dans la fonction de fitness l'entraînement et le contrôle du modèle sur les échantillons d'arbres et de tests.
Jusqu'à présent, j'ai tout rendu très confus.
probablement....
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a fait un grand échantillon test
dans le carré est le morceau du test (nouvelles données) que j'ai montré.
Bref, pendant 5 minutes, la commission va tout dévorer.
Mais il est possible de synthétiser un modèle intéressant
Il est nécessaire d'inclure immédiatement dans la fonction de fitness l'entraînement et le contrôle du modèle sur les échantillons d'arbres et de tests.
J'ai rendu tout très confus jusqu'à présent.
Merci, ils ne sont pas clairs.