L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2221 1...221422152216221722182219222022212222222322242225222622272228...3399 Nuovo commento [Eliminato] 2020.12.04 12:31 #22201 mytarmailS: Beh, va bene anche senza casualità) Non ho ancora capito qual è il suo ruolo lì Il tagging è più normale dello zigzag o di Dio sa cosa. mytarmailS 2020.12.04 12:37 #22202 Maxim Dmitrievsky: Fare segni, mi sembra più normale che zigzagare o Dio sa cosa non so... forse non capisco. [Eliminato] 2020.12.04 12:40 #22203 mytarmailS: Non so... forse non capisco qualcosa. Non c'è niente da capire, non è la parte più importante dell'algoritmo. Puoi segnarlo a modo tuo Fast235 2020.12.04 12:41 #22204 Aspetta che mi metta al passo con i tempi. [Eliminato] 2020.12.04 12:41 #22205 Fast235: aspetta, arrivo subito. Esci ed entra bene 🤣🤣🤣 OK, voi divertenti, tornerò più tardi Fast235 2020.12.04 12:43 #22206 Maxim Dmitrievsky: Entrare splendidamente se stiamo ancora parlando di gusti, mytarmailS 2020.12.04 12:53 #22207 Maxim Dmitrievsky: Comunque... ho fatto non ha addestrato ancora nulla, ma visivamente, non vedo nulla di sbagliato psa è sui segni di un 5 comp e con dati simulati [Eliminato] 2020.12.04 13:00 #22208 mytarmailS: Comunque... ho fatto Non ho ancora allenato nulla, ma visivamente non vedo nulla di sbagliato. La rsa mostra segni di una 5 comp. e con dati simulati. gli ammassi sono più densi, almeno. Dovrebbero esserci meno emissioni. mytarmailS 2020.12.04 13:04 #22209 Maxim Dmitrievsky: Gli ammassi sono più densi, a dir poco. Ci dovrebbero essere meno emissioni. Dobbiamo provarlo... Se i prezzi non normalizzati sono sottoposti a rsa, allora si può vedere la differenza ma non ha senso usare quelli non classificati Vladimir Perervenko 2020.12.04 13:07 #22210 mytarmailS: Ho capito come si può addestrare un neurone "minimo" da quasi tutti i pacchetti che sono progettati per la classificazione o la regressione. La cosa principale è che il pacchetto permette di accedere e modificare le scale neurali. La ricetta è la seguente. 1) addestrare la rete neurale, non importa cosa, la cosa principale è ottenere un modello con pesi 2) scegliere il metodo di ottimizzazione (genetica, muravi, swarming, simulazione di annealing, ecc.) 3) scrivere una funzione di fitness 4) prendere i pesi del neurone e rappresentarli come parametri per l'ottimizzazione tutti!!! ))) Puoi allenare neuronka a fare un profitto, o fargli creare una specie di mega indicatore o qualsiasi altra cosa. Tutto è stato pensato da tempo! Vedere il pacchetto R - "automl"! 1...221422152216221722182219222022212222222322242225222622272228...3399 Nuovo commento
Beh, va bene anche senza casualità)
Non ho ancora capito qual è il suo ruolo lì
Fare segni, mi sembra più normale che zigzagare o Dio sa cosa
non so... forse non capisco.
Non so... forse non capisco qualcosa.
aspetta, arrivo subito.
Entrare splendidamente
se stiamo ancora parlando di gusti,
Comunque... ho fatto
non ha addestrato ancora nulla, ma visivamente, non vedo nulla di sbagliato
psa è sui segni di un 5 comp
e con dati simulati
Comunque... ho fatto
Non ho ancora allenato nulla, ma visivamente non vedo nulla di sbagliato.
La rsa mostra segni di una 5 comp.
e con dati simulati.
gli ammassi sono più densi, almeno. Dovrebbero esserci meno emissioni.
Gli ammassi sono più densi, a dir poco. Ci dovrebbero essere meno emissioni.
Dobbiamo provarlo...
Se i prezzi non normalizzati sono sottoposti a rsa, allora si può vedere la differenza
ma non ha senso usare quelli non classificati
Ho capito come si può addestrare un neurone "minimo" da quasi tutti i pacchetti che sono progettati per la classificazione o la regressione.
La cosa principale è che il pacchetto permette di accedere e modificare le scale neurali.
La ricetta è la seguente.
1) addestrare la rete neurale, non importa cosa, la cosa principale è ottenere un modello con pesi
2) scegliere il metodo di ottimizzazione (genetica, muravi, swarming, simulazione di annealing, ecc.)
3) scrivere una funzione di fitness
4) prendere i pesi del neurone e rappresentarli come parametri per l'ottimizzazione
tutti!!! )))
Puoi allenare neuronka a fare un profitto, o fargli creare una specie di mega indicatore o qualsiasi altra cosa.
Tutto è stato pensato da tempo! Vedere il pacchetto R - "automl"!