L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 676
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No, Maxim - penso che tu abbia usato solo un tipo di input - gli incrementi sui minuti. È giusto? E bisogna provarne di diversi!
E lavorare esclusivamente con un solo prodotto software, il che è molto importante.
Poi, se non siete troppo pigri, riassumete i risultati degli esperimenti in una tabella con i dati specifici del modello e del prodotto software e pubblicatela di nuovo - per memoria e riflessione.Diversi indicatori, oscillatori, altre coppie di valute, decomposizione delle quotazioni per frequenza, incrementi, modelli AR, VAR
Grafico azionario e risultati di scambi precedenti
Beh, è chiaro che questo è un livello amatoriale e non si può provare tuttoVari indicatori, oscillatori, altre coppie di valute, decomposizione delle quotazioni per frequenza, incrementi, modelli AR, VAR
Grafico azionario e risultati di accordi precedenti
Tutto questo in un programma specifico? Quale?
Vedete, il filo è diventato troppo confuso, non so come dirlo. Avete bisogno di una sorta di riassunto - una tabella riassuntiva generale dei risultati delle previsioni. Non l'ho visto. Ecco perché considero un ramo incompleto, ma che ha perso il suo significato originale.
E tutto questo in un programma particolare? Quale?
In MQL5 :)
il pacchetto alglib è incorporato, c'è un NS
biblioteca, a destra
in MQL5 :)
il pacchetto alglib è incorporato, c'è un NS
biblioteca, più precisamente.
Puoi dire definitivamente, per esempio, che questo pacchetto ha fatto le migliori/peggiori previsioni con tali dati di input?
In modo che la gente, in futuro, non lo tocchi? Per riassumere?
Vedete, il filo è troppo confuso, non so come dirlo. Avete bisogno di una specie di riassunto - una tabella riassuntiva generale dei risultati delle previsioni. Non l'ho visto. Quindi considero il ramo incompleto, ma ha perso il suo significato originale.
Quindi iniziare un nuovo thread, e se l'argomento di interesse, la gente tirerà su. Con la teoria e la pratica hanno già esperienza).
Puoi dire definitivamente che, per esempio, questo pacchetto ha mostrato le migliori/peggiori previsioni con tali dati di input?
In modo che la gente, in futuro, non lo tocchi? Beh, per riassumere, per così dire?
Non posso dire nulla di male sul pacchetto, tutto funziona, nessun bug rilevato
Non ho lamentele sulle biblioteche, ho lamentele su me stesso o sull'approccio in generale
quindi lasciateli venire con le loro idee :)
il problema principale di tutti i NS qui è l'apprendimento eccessivo
il problema principale di tutte le NS qui descritte è il sovrallenamento
Piuttosto, il risultato dell'apprendimento è vicino al 50/50
il problema principale di tutti i NS qui è il sovrallenamento
Qual è stato il numero massimo di neuroni utilizzati nel vostro NS? Quali erano le strutture della NS?
Fondamentalmente, per quanto mi riguarda, l'argomento può essere considerato esaurito.
Lunga vita alle distribuzioni e alle loro code!!!!! :)))))))))))))))
È più probabile che il risultato dell'apprendimento sia vicino al 50/50
Beh, questo è quando è davvero brutto ))))