|
no
経験
|
1
製品
|
2
デモバージョン
|
|
0
ジョブ
|
0
シグナル
|
0
購読者
|
高度な最適化レポート
あなたはメタトレーダー5（MT5）であなたの取引戦略を最適化していますか？ インタラクティブなHTMLページの利点を持つ最適化結果の拡張された、より視覚的な表現を使用します。
利点について簡単に:
-任意の基準としきい値（最小/最大）によるフィルタ。
-読みやすく、グラフィックを理解します。
-43の代わりに8最適化基準。 書かれているすべてのもの。optファイルが利用可能です。
例を示します。: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
-アドバイザーのコードにアクセスできる場合は、各パスにバランスチャートとエクイティチャートを追加し、38のカスタム最適化基準（シャープ係数、Sortino、mat。 ピップ、標準偏差、およびより多くの期待値。 自己プログラムされた基準を追加することができます）。
例を示します。: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report3__3.htm
Аvailable on the market https://www.mql5.com/en/market/product/158705
あなたはメタトレーダー5（MT5）であなたの取引戦略を最適化していますか？ インタラクティブなHTMLページの利点を持つ最適化結果の拡張された、より視覚的な表現を使用します。
利点について簡単に:
-任意の基準としきい値（最小/最大）によるフィルタ。
-読みやすく、グラフィックを理解します。
-43の代わりに8最適化基準。 書かれているすべてのもの。optファイルが利用可能です。
例を示します。: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
-アドバイザーのコードにアクセスできる場合は、各パスにバランスチャートとエクイティチャートを追加し、38のカスタム最適化基準（シャープ係数、Sortino、mat。 ピップ、標準偏差、およびより多くの期待値。 自己プログラムされた基準を追加することができます）。
例を示します。: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report3__3.htm
Аvailable on the market https://www.mql5.com/en/market/product/158705
Aleksei Kuznetsov
パブリッシュされた投稿Еще про оценку предикторов
Пробую оценить важность предикторов для обученного леса, удаляя 1 из них и обучая лес снова. После чего из ошибки полного леса вычитаю ошибку леса c удаленным предиктором. Если ошибка уменьшилась, значит предиктор шумовой и его надо удалять, если увеличилась - то он полезный и его надо оставить...
320
Aleksei Kuznetsov
パブリッシュされた投稿Нужна ли деревьям и лесам балансировка по классам?
Я тут читаю: Флах П. - Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных - 2015 там есть несколько страниц посвященных этой теме. Вот итоговая: Отмеченный пункт 1 говорит, что балансировка полезна. Но имеется и пункт 2...
367
1
Aleksei Kuznetsov
パブリッシュされた投稿Нужен ли валидационный участок для обучения НС?
Принято разбивать даныые на 3 участка train|valid|test В darch участок valid можно включить в отбор лучшей модели darch.returnBestModel.validationErrorFactor = valErF,# важность валидационного участка, по умолчанию 0,63 Использование valid как есть нерационально, т.к...
· 1
270
Aleksei Kuznetsov
パブリッシュされた投稿RNN Решетова переобучается или недообучается?
Я немного поэксперементировал с RNN и похоже, что она просто запоминает примеры обучения (важные в связке с шумовыми предикторами), а на новых данных шумовые предикторы портят результат. Т.е. RNN склонна к переобучению. По крайней мере для логических задач, где 0 и 1...
· 1
580
Aleksei Kuznetsov
Приветствую! После введения в МТ5 оптимизации и тестирования на реальных тиковых данных, в разы увеличилось время расчетов при оптимизации советников...
· 14
482
3