L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2124

Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Come Ivakhnenko raccomanda di dividere in modo che il modello impari correttamente
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
questo non è sufficiente, perché più tardi si possono ottenere nuovi dati da una distribuzione completamente diversa
Facevo queste cose molto tempo fa nei vecchi bot.
questo non è sufficiente, perché allora si possono avere nuovi dati da una distribuzione completamente diversa
L'ho fatto molto tempo fa nei vecchi bot.
Sono d'accordo...
A proposito, è un bel libro, di scuola sovietica com'è, e c'è tutto, alberi, reti, rsa, simulazione e ipotesi e in semplice russo
Come Ivakhnenko raccomanda di dividere in modo che il modello impari correttamente
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
♪ topical reading ))))
Ibidem, inizio dell'opera:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
Un'analisi di una varietà di memi che sono vicini nella costruzione da V.P. Leonov [URL= http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm - (Uniform Resurse Locator) - Uniform Resource Locator; è così che segneremo i riferimenti nella lista dei riferimenti presentati dagli indirizzi in Internet senza l'anno di pubblicazione indicato], conferma le idee espresse da V. V. Nalimov [1989] sulla distribuzione probabilistica dei significati. Si possono evidenziare le seguenti trasformazioni tradizionali dei memi nel mondo accademico:
Stai davvero leggendo questo?
Sono d'accordo...
A proposito, è un bel libro, di scuola sovietica com'è, e c'è tutto, sia legno che reti e rsa e in chiaro russo
libro fantastico, per i principianti nel MO è il migliore
♪ topical reading ))))
lì, l'inizio dell'opera:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
Stai davvero leggendo questo?
http://gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf
il grande vantaggio è che i modelli lineari convergono sempre verso un minimo locale. Ecco perché il metodo è ancora valido.
♪ topical reading ))))
lì, l'inizio dell'opera:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
Stai davvero leggendo questo?
cosa c'è che non va?
è un grande libro, per i principianti in iO è perfetto.
Come Ivakhnenko raccomanda di dividere in modo che il modello impari correttamente
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
Questo non funziona per le serie temporali. È un'analogia di mescolare i treni con la pasta. Ci sarà un'anteprima dei punti uno accanto all'altro.
Non funziona per le serie temporali. È un'analogia tra un tirocinante e un test. Ci sarà una sbirciatina ai punti vicini.
Se si rimuove l'autocorrelazione del tratto, va bene.
Non funziona per le serie temporali. È un'analogia tra un tirocinante e un test. Ci sarà una sbirciata ai puntini uno accanto all'altro.
Sì, capisco, ma il punto in sé è buono, separato non solo da proprietà statistiche e uniformemente attraverso test e tracce
se si rimuove l'autocorrelazione delle caratteristiche, funzionerà
Se tutti i punti del test e del Treno sono classificati in una lista comune (riordinati secondo qualche schema), significa che sono stati mischiati. Questa è la mia comprensione. Il test non deve essere mescolato in alcun modo con la traccia.