잘 당신은 제공합니다. 70%는 매우 높은 입력 정확도입니다. 초과 손실이 없는 거래가 있는 경우 훨씬 더 높은 결과를 얻을 수 없습니다. 그리고 판타지 영역의 95%. 이자를 위해 이제 예금 분산 중 거래를 계산했습니다. 따라서 첫 번째 시도에서 42건의 거래가 이루어졌으며 그 중 6건은 수익성이 없었습니다. 두 번째 시도에서는 그 중 67개가 만들어졌고 그 중 10개는 수익성이 없었습니다. 따라서 귀하의 의견으로는 약간의 입력 정확도로도 계정이 10배 증가합니다. 네, +1점을 받고 -200점을 잃는 상황을 고려하지 않았다는 말을 잊었습니다. 따라서 물론 95%의 입력 정확도를 달성할 수 있습니다.
+1점을 받고 -200점을 잃는 경우에는 고려하지 않았습니다. 따라서 물론 95%의 입력 정확도를 달성할 수 있습니다.
우선, 1을 취하고 200 포인트를주는 것은 처음에는 한 명의 중개인이이 모드에서 신발을 오랫동안 신을 여유가 없기 때문에 전반적으로 받아 들일 수 없으며 연속 상금 비율은 다음과 같아야합니다 당신처럼 .10 ", 나는 개인적으로 그런 결과를 얻은 적이 없습니다. 아래는 물론 스탑과 테이크가 표시되지 않는 화면입니다. 그러나 손실 및 수익성 있는 거래에 대한 비율을 계산할 수 있습니다. 모든 거래는 시스템이 95% 이상의 정확도를 예측했을 때 이루어졌습니다.
여러분의 ML이 시장에 진입할 확률을 100% 예측할 수 있다는 점을 바로 말씀드리고 싶지만, 실제로 어떤 일이 일어날지, 어떻게 될 것인지는 더 이상 ML의 일이 아니라 AI, 수학적 통계에 대한 언어 환경의 요인도 고려합니다.
좋은. 아카이브에는 학습용 샘플과 학습된 모델 테스트용 샘플의 두 파일이 있으며 둘 다 예측자가 필요합니다.
이러한 기능은 각각의 새 라인 이 새로운 막대라는 것입니다. 판독값은 막대가 열리는 순간에 취해지며 판독값 자체는 이전 막대에 대한 것이므로 예측자가 0 막대의 시작 데이터를 사용하는 경우 이 표시기를 사용합니다. 다음 바에서.
글쎄, 대상은 또한 자신을 첨부할 수 있습니다, 그렇지 않으면 그것을 비교하는 방법 ??
날짜가 삭제된 이유는 무엇입니까?
기차에 400,000,000 행? 너 진심이야? 400,000,000행에 대해 모델을 훈련했습니까?
UPD=====
미안하지만 내 오래된 랩톱은 단지 나에게 .. 어떻게 든 데이터를 조작하려고 할 때 100 개의 기능 만 만들면 100 * 400,000의 행렬이 나오고 그러한 행렬을 RAM에 보유하면 훈련해야합니다. 동시에 모델은 시도 할 때만 랩톱이 죽습니다 ...
어딘가에 50,000에 대한 데이터 세트를 만들고 이 거대한 데이터 세트를 만들기 위해 1분을 찔러야 할 필요가 없습니다. 5분 또는 1시간이면 충분합니다. 데이터를 왜곡하지 말고 날짜 형식으로 던지십시오. 시간 OHLCV , 나중에 오류를 비교할 수 있도록 모델을 훈련시킨 대상을 추가하십시오.
기차에 400,000,000 행? 너 진심이야? 400,000,000행에 대해 모델을 훈련했습니까?
날짜를 삭제하지 않았습니다. 파일 공간을 덜 차지하기 위해 저장하지 않았을 뿐입니다. 왜 필요한가요?
네, 2년 동안 분 단위로 가르쳤습니다.
mytarmailS :
UPD=====
미안하지만 내 오래된 랩톱은 단지 나에게 .. 어떻게 든 데이터를 조작하려고 할 때 100 개의 기능 만 만들면 100 * 400,000의 행렬이 나오고 그러한 행렬을 RAM에 보유하면 훈련해야합니다. 동시에 모델은 시도 할 때만 랩톱이 죽습니다 ...
예측변수를 처음부터 순차적으로 파일에 저장한 다음 훈련을 위해 로드하면 되지 않나요?
현재 기가바이트 미만의 훈련용 샘플이 있습니다. CatBoost 는 쉽게 대처할 수 있지만 지금은 감히 R로 유전 트리를 구축할 수 없습니다...
mytarmailS :
어딘가에 50,000에 대한 데이터 세트를 만들고 이 거대한 데이터 세트를 만들기 위해 1분을 찔러야 할 필요가 없습니다. 5분 또는 1시간이면 충분합니다. 데이터를 왜곡하지 말고 날짜 형식으로 던지십시오. 시간 OHLCV , 나중에 오류를 비교할 수 있도록 모델을 훈련시킨 대상을 추가하십시오.
50,000 - 그러한 연속적인 관찰을 하기에는 너무 적은 수의 관찰이 있으며 약 300 ZZ 세그먼트에 불과합니다. 1분 동안 주요 예측 변수를 날카롭게 했습니다. 상위 시간대의 예측 변수가 있지만 충분하지 않을 수 있습니다.
볼륨을 사용합니까, 아니면 볼륨이 더 편합니까?
예측 변수를 조정하는 데 ZZ 매개변수가 필요하지 않습니까?
데이터 왜곡에 대해 이해하지 못했습니다. 영점 막대에 있는 막대의 모든 데이터를 알기 위해 데이터를 이동해야 합니까? 그렇다면 제로 바를 엿볼 수 있습니까?
교육에 참여하지 않고 보고합니다.
그러면 결과가 좋습니다.
높은 정확도는 70%가 아닙니다.
나는 나 자신을 위해 95 % 이상의 결정을 내렸다는 데 동의합니다.
전략... 즉. MO 이후에도 전체 전략이 필요합니까? MO의 임무는 궁극적으로 거래(롱/숏)에 대한 조언을 마지막에 제공하는 것 같았습니다.
글쎄, 목표는 내 것이 아니며 다른 목표에 대한 예측 변수의 효율성을 볼 수있는 기회로 나에게 흥미 롭습니다.
나는 나 자신을 위해 95 % 이상의 결정을 내렸다는 데 동의합니다.
여기에서 대상에 따라 많은 것이 달라집니다. 주요 대상의 경우 추세에 따라 작동하기 때문에 매우 좋은 결과가 될 것입니다.
벗어, 보자 ....하지만 오늘은 확실히 보지 않을거야, 미안, 이제 머리를 다른 주제로
알겠습니다. 나중에 삭제하겠습니다.
알겠습니다. 나중에 삭제하겠습니다.
그래 넌 버려 바로 못 볼 거라고 말했지
높은 정확도는 70%가 아닙니다.
잘 당신은 제공합니다. 70%는 매우 높은 입력 정확도입니다. 초과 손실이 없는 거래가 있는 경우 훨씬 더 높은 결과를 얻을 수 없습니다. 그리고 판타지 영역의 95%. 이자를 위해 이제 예금 분산 중 거래를 계산했습니다. 따라서 첫 번째 시도에서 42건의 거래가 이루어졌으며 그 중 6건은 수익성이 없었습니다. 두 번째 시도에서는 그 중 67개가 만들어졌고 그 중 10개는 수익성이 없었습니다. 따라서 귀하의 의견으로는 약간의 입력 정확도로도 계정이 10배 증가합니다. 네, +1점을 받고 -200점을 잃는 상황을 고려하지 않았다는 말을 잊었습니다. 따라서 물론 95%의 입력 정확도를 달성할 수 있습니다.
+1점을 받고 -200점을 잃는 경우에는 고려하지 않았습니다. 따라서 물론 95%의 입력 정확도를 달성할 수 있습니다.
우선, 1을 취하고 200 포인트를주는 것은 처음에는 한 명의 중개인이이 모드에서 신발을 오랫동안 신을 여유가 없기 때문에 전반적으로 받아 들일 수 없으며 연속 상금 비율은 다음과 같아야합니다 당신처럼 .10 ", 나는 개인적으로 그런 결과를 얻은 적이 없습니다. 아래는 물론 스탑과 테이크가 표시되지 않는 화면입니다. 그러나 손실 및 수익성 있는 거래에 대한 비율을 계산할 수 있습니다. 모든 거래는 시스템이 95% 이상의 정확도를 예측했을 때 이루어졌습니다.
여러분의 ML이 시장에 진입할 확률을 100% 예측할 수 있다는 점을 바로 말씀드리고 싶지만, 실제로 어떤 일이 일어날지, 어떻게 될 것인지는 더 이상 ML의 일이 아니라 AI, 수학적 통계에 대한 언어 환경의 요인도 고려합니다.
그래 넌 버려 바로 못 볼 거라고 말했지
좋은. 아카이브에는 학습용 샘플과 학습된 모델 테스트용 샘플의 두 파일이 있으며 둘 다 예측자가 필요합니다.
이러한 기능은 각각의 새 라인 이 새로운 막대라는 것입니다. 판독값은 막대가 열리는 순간에 취해지며 판독값 자체는 이전 막대에 대한 것이므로 예측자가 0 막대의 시작 데이터를 사용하는 경우 이 표시기를 사용합니다. 다음 바에서.
좋은. 아카이브에는 학습용 샘플과 학습된 모델 테스트용 샘플의 두 파일이 있으며 둘 다 예측자가 필요합니다.
이러한 기능은 각각의 새 라인 이 새로운 막대라는 것입니다. 판독값은 막대가 열리는 순간에 취해지며 판독값 자체는 이전 막대에 대한 것이므로 예측자가 0 막대의 시작 데이터를 사용하는 경우 이 표시기를 사용합니다. 다음 바에서.
글쎄, 대상은 또한 자신을 첨부할 수 있습니다, 그렇지 않으면 그것을 비교하는 방법 ??
날짜가 삭제된 이유는 무엇입니까?
기차에 400,000,000 행? 너 진심이야? 400,000,000행에 대해 모델을 훈련했습니까?
UPD=====
미안하지만 내 오래된 랩톱은 단지 나에게 .. 어떻게 든 데이터를 조작하려고 할 때 100 개의 기능 만 만들면 100 * 400,000의 행렬이 나오고 그러한 행렬을 RAM에 보유하면 훈련해야합니다. 동시에 모델은 시도 할 때만 랩톱이 죽습니다 ...
어딘가에 50,000에 대한 데이터 세트를 만들고 이 거대한 데이터 세트를 만들기 위해 1분을 찔러야 할 필요가 없습니다. 5분 또는 1시간이면 충분합니다. 데이터를 왜곡하지 말고 날짜 형식으로 던지십시오. 시간 OHLCV , 나중에 오류를 비교할 수 있도록 모델을 훈련시킨 대상을 추가하십시오.
글쎄, 대상은 또한 자신을 첨부할 수 있습니다, 그렇지 않으면 그것을 비교하는 방법 ??
날짜가 삭제된 이유는 무엇입니까?
기차에 400,000,000 행? 너 진심이야? 400,000,000행에 대해 모델을 훈련했습니까?
날짜를 삭제하지 않았습니다. 파일 공간을 덜 차지하기 위해 저장하지 않았을 뿐입니다. 왜 필요한가요?
네, 2년 동안 분 단위로 가르쳤습니다.
UPD=====
미안하지만 내 오래된 랩톱은 단지 나에게 .. 어떻게 든 데이터를 조작하려고 할 때 100 개의 기능 만 만들면 100 * 400,000의 행렬이 나오고 그러한 행렬을 RAM에 보유하면 훈련해야합니다. 동시에 모델은 시도 할 때만 랩톱이 죽습니다 ...
예측변수를 처음부터 순차적으로 파일에 저장한 다음 훈련을 위해 로드하면 되지 않나요?
현재 기가바이트 미만의 훈련용 샘플이 있습니다. CatBoost 는 쉽게 대처할 수 있지만 지금은 감히 R로 유전 트리를 구축할 수 없습니다...
어딘가에 50,000에 대한 데이터 세트를 만들고 이 거대한 데이터 세트를 만들기 위해 1분을 찔러야 할 필요가 없습니다. 5분 또는 1시간이면 충분합니다. 데이터를 왜곡하지 말고 날짜 형식으로 던지십시오. 시간 OHLCV , 나중에 오류를 비교할 수 있도록 모델을 훈련시킨 대상을 추가하십시오.
50,000 - 그러한 연속적인 관찰을 하기에는 너무 적은 수의 관찰이 있으며 약 300 ZZ 세그먼트에 불과합니다. 1분 동안 주요 예측 변수를 날카롭게 했습니다. 상위 시간대의 예측 변수가 있지만 충분하지 않을 수 있습니다.
볼륨을 사용합니까, 아니면 볼륨이 더 편합니까?
예측 변수를 조정하는 데 ZZ 매개변수가 필요하지 않습니까?
데이터 왜곡에 대해 이해하지 못했습니다. 영점 막대에 있는 막대의 모든 데이터를 알기 위해 데이터를 이동해야 합니까? 그렇다면 제로 바를 엿볼 수 있습니까?