L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2221
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c'est bien sans le hasard )
Je ne comprends toujours pas quel est son rôle là-bas.
Faire des marques, me semble plus normal que de faire des zigzags ou Dieu sait quoi.
Je ne sais pas... peut-être que je ne comprends pas.
Je ne sais pas... peut-être que je ne comprends pas quelque chose.
attendez, j'arrive tout de suite.
Enter beautifully
si on parle encore de goûts,
Bref... J'ai fait
Je n'ai encore rien formé, mais visuellement, je ne vois rien d'anormal.
psa est sur les signes d'un 5 comp
et avec des données simulées
Bref... J'ai fait
Je n'ai encore rien entraîné, mais visuellement, je ne vois rien d'anormal.
Le rsa montre des signes d'un 5 comp.
et avec des données simulées.
les amas sont plus denses, au moins. Il devrait y avoir moins d'émissions.
Les grappes sont plus denses, c'est le moins qu'on puisse dire. Il devrait y avoir moins d'émissions.
Nous devons l'essayer...
Si les prix non normalisés sont soumis à rsa, alors vous pouvez voir la différence
mais cela n'a pas de sens d'utiliser ceux qui ne sont pas classés.
J'ai découvert comment former un neurone "minimum" à partir de presque n'importe quel logiciel conçu pour la classification ou la régression.
L'essentiel est que le paquet vous permette d'accéder aux échelles neuronales et de les modifier.
La recette est la suivante.
1) former le réseau neuronal, peu importe, l'essentiel est d'obtenir un modèle avec des poids
2) choisir la méthode d'optimisation (génétique, muravi, essaimage, simulation de recuit, etc.)
3) écrire une fonction de fitness
4) prendre les poids du neurone et les représenter comme paramètres pour l'optimisation
tous ! !! )))
Vous pouvez entraîner le neuronka à faire des bénéfices, ou lui faire créer une sorte de méga indicateur ou autre.
Tout a été pensé depuis longtemps ! Voir le paquet R - "automl" !