네, TS의 개발보다 더 많은 시간이 소요되는 영원한 통합을 화나게 할 뿐입니다. 저도 파이썬으로 해보고 싶은데 시간이 없네요
아아, 이 문제는 해결책이 없습니다:
1. 또는 TS의 타사 언어(플랫폼)로 작성하지만 문제가 발생합니다.
a) 과거 데이터 없음
b) 테스터 없음
c) 데모 계정에 대한 테스트 없음
-) 플랫폼 지원에 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어 - Alglib를 검색했는데 네트워크에 대한 정보가 거의 없으며 모든 것이 개발자 웹사이트에만 있고 실제로 지원이 없습니다.
이 모든 것을 .dll, 통합 및 기타 목발로 처리하십시오.
2. 또는 MQL로 모든 것을 작성하면 문제 a.b., c...가 없지만 코드 기반 및 기사에서 기성 솔루션과 수학 장치를 찾거나 모든 논리( 수학적 장치) 가능성 MQL을 사용하여 처음부터
3. 범용 옵션은 MQL 코드에 연결된 기성품 .dll입니다. 직접 코드를 작성하면 이것이 가장 실용적인 솔루션이며 Market .dll을 사용할 수 없습니다.
많은 개발 및 분석 시스템을 사용하여 .dll을 예로 만들 수 있습니다. - Matlab
추신: MQL은 저에게 90% 적합 합니다. 결과의 유일한 시각화는 항상 거의 처음부터 수행해야 합니다. 동일한 Matlab에서 정보의 출력은 항상 가까이 있고 한 줄의 코드와 완성된 차트를 가져오고 모든 변수를 볼 수 있습니다. , 당신은 변수를 변경할 수 있습니다 .. Matlab이라는 단어로 이것은 mat.device에 대한 기성품 개발 환경입니다. 아마도 Matlab보다 더 멋진 것이 있지만 어떻게 든 익숙해졌습니다.
선택의 여지가 없습니다. 그리고 일반적으로 이 모든 것이 적용됩니다. 저는 예측자와 약간의 대상에 초점을 맞추고 대부분의 시간을 종이에서 코드로 새로운 예측자를 개발하는 데 보냅니다. 그래서 내가 스스로에게 묻는 첫 번째 질문은 새로운 예측 변수를 추가하는 것이 좋은 생각인지 아닌지입니다!? 그리고 이 질문에 대한 더 명확한 답이 있다면 결국 다른 구현/접근 방식을 찾아 최종 코드에 통합할 수 있지만 지금은 그런 것과는 거리가 멉니다.
나는 MO의 관점에서 연구에 대해 이야기하고 있습니다. 이것은 주요 작업이 저수준 언어에서 매트릭스를 사용하는 다소 특정한 프로세스이며, 매트릭스로 작업하는 것은 악몽입니다. 나머지는 여전히 어떻게 든 살아남을 수 있습니다 :)
나는 나 자신이 같은 상황에 있다는 것을 이해하므로 문헌이나 수학 장치를 연구한 후 먼저 모든 것을 Matlab으로 가져와서 실험한 다음 일부를 MQL로 이식하기 시작합니다. Matlab의 동일한 행렬과 벡터는 처음에 묶여 있습니다. 모든 변수에 대해 설명하거나 이해할 필요가 없습니다. 그냥 가져 와서 작업하십시오. 벡터에 행렬을 곱하는 것을 좋아하고 전치하는 것을 좋아하지만 matlab이 할 수없는 것을 생각하기 어렵습니다. 수학 연산의 용어
추신: MO가 있는 MQL을 이해하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 여기에서 MATLAB이 도움이 될 수 있습니다. 하지만 내가 거기에 모든 것을 명확하게 설치하고 네트워크가 그려지고 NeuroSolutions와 같이 네트워크의 각 요소 상태를 단계별로 볼 수 있었을 때를 기억합니다. , 아마 나중에 할거야
선택의 여지가 없습니다. 그리고 일반적으로 이 모든 것이 적용됩니다. 저는 예측자와 약간의 대상에 초점을 맞추고 대부분의 시간을 종이에서 코드로 새로운 예측자를 개발하는 데 보냅니다. 그래서 내가 스스로에게 묻는 첫 번째 질문은 새로운 예측 변수를 추가하는 것이 좋은 생각인지 아닌지입니다!? 그리고 이 질문에 대한 더 명확한 답이 있다면 결국 다른 구현/접근 방식을 찾아 최종 코드에 통합할 수 있지만 지금은 그런 것과는 거리가 멉니다.
솔직히 말해서, 나는 당신이 기계 학습을 사용 하여 예측 변수를 선택 하기 때문에 어떤 grail 생산 기술을 가지고 있는지 모릅니다. 그리고 그것들로 무엇을 할까요? )
3. 데모 계정에서 터미널과의 파일 교환 등을 통해 테스트할 수 있습니다. 이것이 RAM-Disk를 통해 수행되면 속도는 메모리를 통해 교환할 때와 동일합니다(초당 기가바이트).
시스템이 성공하고 처음에 작동하지 않으면 모델링 시간이 많이 절약됩니다. 그리고 나중에 터미널에 넣는 방법 - 문제가 해결되었습니다.
1. 나는 이것을 matlab에서 한다
2. 흠, 오래전에 델파이에서 이 모든 작업을 시도했지만 하지 않고 MQL로 전환했습니다. 드로다운을 보고 어드바이저가 막대별로 시각적으로 거래하는 방법을 보고 준비를 추가할 수 있습니다. 지표를 추가 필터로 만들었습니다. 후행, 평균 ... 테스터에서 볼 수 있는 모든 것을 타사 소프트웨어로 시뮬레이션하고 .. 왜? 3-4개월 만에 처음부터 MQL을 배우고 템플릿 기반 Expert Advisors를 작성하는 방법을 배우는 것이 더 쉽습니다. 이제 테스터에서 모든 Grail 표시기를 15분 만에 확인할 수 있습니다. 절차적 프로그래밍의 형태, 즉 기성품의 기능을 연결하는 것만으로
3. 할 수는 있지만 항목 2가 있습니다. MQL에는 모든 것이 있지만 없는 경우 .dll을 추가하거나 연결하겠습니다.
그러나 다시 모델링의 문제에 대해 - 우리는 행복한 시대에 살고 있으며 네트워크에는 십여 개의 기성품 구현이 있습니다. 모델링 환경과 거래 플랫폼을 분리해야 하므로 한 사람은 개발자이자 프로그래머이자 수학자이자 ... 그리고 모든 것이 되어야 합니다.
이런 식으로 또는 Runet에서 "상인"의 90%가 원시 TS를 사용하여 거래하는 방법)))
솔직히 말해서, 나는 당신이 기계 학습을 사용하여 예측 변수를 선택하기 때문에 어떤 grail 생산 기술을 가지고 있는지 모릅니다. 그리고 그것들로 무엇을 할까요? )
나는 시끄럽고 과적합에 기여하는 잘못된 것을 제거하기 위해 예측자를 선택합니다 ...
동시에, 나는 R에서 나무 잎을 캐는데, 일반적으로 좋은 예측 인자로 판명되고 catboost는 즐겁게 그것을 먹습니다.
이제 나는 나무의 루트를 분할하는 R에서 장기간의 실험을 했습니다. 새로운 트리를 만든 후(유전학 사용 - Dr. Trader 의 스크립트 때문에 자세한 내용은 모릅니다), 루트 예측자를 제거하고 트리를 다시 빌드합니다. 이 프로세스는 빠르지 않습니다. 평균 3-4일이 걸립니다. , 그래서 나는 이미 29분할을 하고 있고 흥미롭게도 2014-2018년(매년 이익)에 양의 이익을 내는 새롭고 흥미로운 시트가 지금도 나타나고 2015-2017년에 교육이 계속됩니다. 이로부터 트리 빌딩 알고리즘은 좋은 예측 변수가 과도할 때 명백한 것을 놓치기 때문에 결과 측면에서 여전히 좋지 않지만 기아가 시작되면 새로운 솔루션이 나타납니다. 일반적으로 이 경험을 바탕으로 예측 변수를 그룹으로 제출하고 가장 민감한 부분이 어디인지 확인하려고 합니다. 그런 다음 다른 그룹과 다른 나무를 만들고 공동 의사 결정 기관으로 만들고 거래에 보냅니다 ...
동시에, 나는 R에서 나무 잎을 캐는데, 일반적으로 좋은 예측 인자로 판명되고 catboost는 즐겁게 그것을 먹습니다.
이제 나는 나무의 뿌리를 쪼개는 것에 대한 R에서 장기간의 실험을 했습니다. 새로운 트리를 만든 후(유전학 사용 - Dr. Trader 의 스크립트 때문에 자세한 내용은 모릅니다), 루트 예측자를 제거하고 트리를 다시 빌드합니다. 이 프로세스는 빠르지 않습니다. 평균 3-4일이 걸립니다. , 그래서 저는 이미 29분할을 하고 있으며 흥미롭게도 2014-2018년(매년 이익)에 긍정적인 이익을 주는 새롭고 흥미로운 시트가 지금도 나타나고 있으며 교육은 2015-2017년에 계속됩니다. 이로부터 트리 빌딩 알고리즘은 좋은 예측 변수가 과도할 때 명백한 것을 놓치기 때문에 결과 측면에서 여전히 좋지 않지만 기아가 시작되면 새로운 솔루션이 나타납니다. 일반적으로 이 경험을 바탕으로 예측 변수를 그룹으로 제출하고 가장 민감한 부분이 어디인지 확인하려고 합니다. 그런 다음 다른 그룹과 다른 나무를 만들고 공동 의사 결정 기관으로 만들고 거래에 보냅니다 ...
나는 나무의 뿌리를 쪼개는 것에 대해 정말 이해하지 못했습니다.
내일 고민해볼게, 편히 주무세요 :)
그건 그렇고, mql5에는 바이너리 트리를 구축하기 위한 표준 ctree 및 cnode 클래스가 있습니다. 데이터마이닝 할줄 아시는분..모르겠지만 그런게 있으신거같은데..
그건 그렇고, mql5에는 바이너리 트리를 구축하기 위한 표준 ctree 및 cnode 클래스가 있습니다. 데이터마이닝 할줄 아시는분..모르겠지만 그런게 있으신거같은데..
내 언어로 "나무의 뿌리"는 나무를 다른 분기로 나누는 첫 번째 예측 변수입니다. 일반적으로 두 부분으로 나뉩니다(그러나 다른 옵션도 있음).
"트리 분할" - 데이터를 재처리하기 전에 샘플에서 루트 예측자를 제외합니다.
리프는 자주 구현되지는 않지만 전체 트리와 달리 일관된 결과를 제공할 수 있는 규칙 집합입니다. 저것들. 나는 여유롭게 거래하기 위해 여기에 있습니다. 알고리즘이 시장 상황을 이해하지 못한다면 카드가 떨어질 때까지 기다리는 것이 더 좋고 결정을 내릴 수 있습니다.
이제 20,000개 이상의 잎이 처리되었습니다. 유전학이 버린 것을 본 이후로, 그 중 약 200개는 거래 결정을 위한 좋은 잎입니다. 매년 이익이 있고 허용 가능한 수익성(1.4가 최소값인 것 같습니다)이 있는 잎입니다. "기다려라"는 신호를 주는 좋은 필터 - 나는 그것들을 세지 않았습니다 - 지금은 더 정확한 선택을 위한 방법론을 개발 중입니다.
3개의 수업이 있습니다. 나무에는 사고 팔고 기다리라는 신호가 있습니다. 이제 catboost를 실험하고 대상을 단순화하여 한 클래스로 압축합니다...
나는 ctree 및 cnode 클래스 에 대해, 그리고 일반적으로 OOP에 대해 아는 것이 없습니다. 프로그래밍도 그다지 좋지 않으므로 여기에서 클래스 코드에서 프로그래머 없이 알아낼 수 있습니다...
네, TS의 개발보다 더 많은 시간이 소요되는 영원한 통합을 화나게 할 뿐입니다. 저도 파이썬으로 해보고 싶은데 시간이 없네요
아아, 이 문제는 해결책이 없습니다:
1. 또는 TS의 타사 언어(플랫폼)로 작성하지만 문제가 발생합니다.
a) 과거 데이터 없음
b) 테스터 없음
c) 데모 계정에 대한 테스트 없음
-) 플랫폼 지원에 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어 - Alglib를 검색했는데 네트워크에 대한 정보가 거의 없으며 모든 것이 개발자 웹사이트에만 있고 실제로 지원이 없습니다.
이 모든 것을 .dll, 통합 및 기타 목발로 처리하십시오.
2. 또는 MQL로 모든 것을 작성하면 문제 a.b., c...가 없지만 코드 기반 및 기사에서 기성 솔루션과 수학 장치를 찾거나 모든 논리( 수학적 장치) 가능성 MQL을 사용하여 처음부터
3. 범용 옵션은 MQL 코드에 연결된 기성품 .dll입니다. 직접 코드를 작성하면 이것이 가장 실용적인 솔루션이며 Market .dll을 사용할 수 없습니다.
많은 개발 및 분석 시스템을 사용하여 .dll을 예로 만들 수 있습니다. - Matlab
추신: MQL은 저에게 90% 적합 합니다. 결과의 유일한 시각화는 항상 거의 처음부터 수행해야 합니다. 동일한 Matlab에서 정보의 출력은 항상 가까이 있고 한 줄의 코드와 완성된 차트를 가져오고 모든 변수를 볼 수 있습니다. , 당신은 변수를 변경할 수 있습니다 .. Matlab이라는 단어로 이것은 mat.device에 대한 기성품 개발 환경입니다. 아마도 Matlab보다 더 멋진 것이 있지만 어떻게 든 익숙해졌습니다.
나는 MO의 관점에서 연구에 대해 이야기하고 있습니다. 이것은 주요 작업이 저수준 언어에서 매트릭스를 사용하는 다소 특정한 프로세스이며, 매트릭스로 작업하는 것은 악몽입니다. 나머지는 여전히 어떻게 든 살아남을 수 있습니다 :)
개발된 모든 ML 라이브러리에 대해 이것은 단지 플러스 측면에 있습니다
저수준 언어, 특히 연구에서 MO로 작업하는 것은 편리하지 않고 오래 걸리지 않습니다.선택의 여지가 없습니다. 그리고 일반적으로 이 모든 것이 적용됩니다. 저는 예측자와 약간의 대상에 초점을 맞추고 대부분의 시간을 종이에서 코드로 새로운 예측자를 개발하는 데 보냅니다. 그래서 내가 스스로에게 묻는 첫 번째 질문은 새로운 예측 변수를 추가하는 것이 좋은 생각인지 아닌지입니다!? 그리고 이 질문에 대한 더 명확한 답이 있다면 결국 다른 구현/접근 방식을 찾아 최종 코드에 통합할 수 있지만 지금은 그런 것과는 거리가 멉니다.
아아, 이 문제는 해결책이 없습니다:
1. 또는 TS의 타사 언어(플랫폼)로 작성하지만 문제가 발생합니다.
a) 과거 데이터 없음
b) 테스터 없음
c) 데모 계정에 대한 테스트 없음
타사 언어의 약자:
1. CSV로 다운로드 기록,
2. 테스터를 만드십시오(이것은 단지 루프일 뿐입니다).
3. 데모 계정에서 터미널과의 파일 교환 등을 통해 테스트할 수 있습니다. 이것이 RAM-Disk를 통해 수행되면 속도는 메모리를 통해 교환할 때와 동일합니다(초당 기가바이트).
시스템이 성공하고 처음에 작동하지 않으면 모델링 시간이 많이 절약됩니다. 그리고 나중에 터미널에 넣는 방법 - 문제가 해결되었습니다.
나는 MO의 관점에서 연구에 대해 이야기하고 있습니다. 이것은 주요 작업이 저수준 언어에서 매트릭스를 사용하는 다소 특정한 프로세스이며, 매트릭스로 작업하는 것은 악몽입니다. 나머지는 여전히 어떻게 든 살아남을 수 있습니다 :)
나는 나 자신이 같은 상황에 있다는 것을 이해하므로 문헌이나 수학 장치를 연구한 후 먼저 모든 것을 Matlab으로 가져와서 실험한 다음 일부를 MQL로 이식하기 시작합니다. Matlab의 동일한 행렬과 벡터는 처음에 묶여 있습니다. 모든 변수에 대해 설명하거나 이해할 필요가 없습니다. 그냥 가져 와서 작업하십시오. 벡터에 행렬을 곱하는 것을 좋아하고 전치하는 것을 좋아하지만 matlab이 할 수없는 것을 생각하기 어렵습니다. 수학 연산의 용어
추신: MO가 있는 MQL을 이해하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 여기에서 MATLAB이 도움이 될 수 있습니다. 하지만 내가 거기에 모든 것을 명확하게 설치하고 네트워크가 그려지고 NeuroSolutions와 같이 네트워크의 각 요소 상태를 단계별로 볼 수 있었을 때를 기억합니다. , 아마 나중에 할거야
선택의 여지가 없습니다. 그리고 일반적으로 이 모든 것이 적용됩니다. 저는 예측자와 약간의 대상에 초점을 맞추고 대부분의 시간을 종이에서 코드로 새로운 예측자를 개발하는 데 보냅니다. 그래서 내가 스스로에게 묻는 첫 번째 질문은 새로운 예측 변수를 추가하는 것이 좋은 생각인지 아닌지입니다!? 그리고 이 질문에 대한 더 명확한 답이 있다면 결국 다른 구현/접근 방식을 찾아 최종 코드에 통합할 수 있지만 지금은 그런 것과는 거리가 멉니다.
솔직히 말해서, 나는 당신이 기계 학습을 사용 하여 예측 변수를 선택 하기 때문에 어떤 grail 생산 기술을 가지고 있는지 모릅니다. 그리고 그것들로 무엇을 할까요? )
타사 언어의 약자:
1. CSV로 다운로드 기록,
2. 테스터를 만드십시오(이것은 단지 루프일 뿐입니다).
3. 데모 계정에서 터미널과의 파일 교환 등을 통해 테스트할 수 있습니다. 이것이 RAM-Disk를 통해 수행되면 속도는 메모리를 통해 교환할 때와 동일합니다(초당 기가바이트).
시스템이 성공하고 처음에 작동하지 않으면 모델링 시간이 많이 절약됩니다. 그리고 나중에 터미널에 넣는 방법 - 문제가 해결되었습니다.
1. 나는 이것을 matlab에서 한다
2. 흠, 오래전에 델파이에서 이 모든 작업을 시도했지만 하지 않고 MQL로 전환했습니다. 드로다운을 보고 어드바이저가 막대별로 시각적으로 거래하는 방법을 보고 준비를 추가할 수 있습니다. 지표를 추가 필터로 만들었습니다. 후행, 평균 ... 테스터에서 볼 수 있는 모든 것을 타사 소프트웨어로 시뮬레이션하고 .. 왜? 3-4개월 만에 처음부터 MQL을 배우고 템플릿 기반 Expert Advisors를 작성하는 방법을 배우는 것이 더 쉽습니다. 이제 테스터에서 모든 Grail 표시기를 15분 만에 확인할 수 있습니다. 절차적 프로그래밍의 형태, 즉 기성품의 기능을 연결하는 것만으로
3. 할 수는 있지만 항목 2가 있습니다. MQL에는 모든 것이 있지만 없는 경우 .dll을 추가하거나 연결하겠습니다.
그러나 다시 모델링의 문제에 대해 - 우리는 행복한 시대에 살고 있으며 네트워크에는 십여 개의 기성품 구현이 있습니다. 모델링 환경과 거래 플랫폼을 분리해야 하므로 한 사람은 개발자이자 프로그래머이자 수학자이자 ... 그리고 모든 것이 되어야 합니다.
이런 식으로 또는 Runet에서 "상인"의 90%가 원시 TS를 사용하여 거래하는 방법)))
솔직히 말해서, 나는 당신이 기계 학습을 사용하여 예측 변수를 선택하기 때문에 어떤 grail 생산 기술을 가지고 있는지 모릅니다. 그리고 그것들로 무엇을 할까요? )
나는 시끄럽고 과적합에 기여하는 잘못된 것을 제거하기 위해 예측자를 선택합니다 ...
동시에, 나는 R에서 나무 잎을 캐는데, 일반적으로 좋은 예측 인자로 판명되고 catboost는 즐겁게 그것을 먹습니다.
이제 나는 나무의 루트를 분할하는 R에서 장기간의 실험을 했습니다. 새로운 트리를 만든 후(유전학 사용 - Dr. Trader 의 스크립트 때문에 자세한 내용은 모릅니다), 루트 예측자를 제거하고 트리를 다시 빌드합니다. 이 프로세스는 빠르지 않습니다. 평균 3-4일이 걸립니다. , 그래서 나는 이미 29분할을 하고 있고 흥미롭게도 2014-2018년(매년 이익)에 양의 이익을 내는 새롭고 흥미로운 시트가 지금도 나타나고 2015-2017년에 교육이 계속됩니다. 이로부터 트리 빌딩 알고리즘은 좋은 예측 변수가 과도할 때 명백한 것을 놓치기 때문에 결과 측면에서 여전히 좋지 않지만 기아가 시작되면 새로운 솔루션이 나타납니다. 일반적으로 이 경험을 바탕으로 예측 변수를 그룹으로 제출하고 가장 민감한 부분이 어디인지 확인하려고 합니다. 그런 다음 다른 그룹과 다른 나무를 만들고 공동 의사 결정 기관으로 만들고 거래에 보냅니다 ...
나는 시끄럽고 과적합에 기여하는 잘못된 것을 제거하기 위해 예측자를 선택합니다 ...
동시에, 나는 R에서 나무 잎을 캐는데, 일반적으로 좋은 예측 인자로 판명되고 catboost는 즐겁게 그것을 먹습니다.
이제 나는 나무의 뿌리를 쪼개는 것에 대한 R에서 장기간의 실험을 했습니다. 새로운 트리를 만든 후(유전학 사용 - Dr. Trader 의 스크립트 때문에 자세한 내용은 모릅니다), 루트 예측자를 제거하고 트리를 다시 빌드합니다. 이 프로세스는 빠르지 않습니다. 평균 3-4일이 걸립니다. , 그래서 저는 이미 29분할을 하고 있으며 흥미롭게도 2014-2018년(매년 이익)에 긍정적인 이익을 주는 새롭고 흥미로운 시트가 지금도 나타나고 있으며 교육은 2015-2017년에 계속됩니다. 이로부터 트리 빌딩 알고리즘은 좋은 예측 변수가 과도할 때 명백한 것을 놓치기 때문에 결과 측면에서 여전히 좋지 않지만 기아가 시작되면 새로운 솔루션이 나타납니다. 일반적으로 이 경험을 바탕으로 예측 변수를 그룹으로 제출하고 가장 민감한 부분이 어디인지 확인하려고 합니다. 그런 다음 다른 그룹과 다른 나무를 만들고 공동 의사 결정 기관으로 만들고 거래에 보냅니다 ...
나는 나무의 뿌리를 쪼개는 것에 대해 정말 이해하지 못했습니다.
내일 고민해볼게, 편히 주무세요 :)
그건 그렇고, mql5에는 바이너리 트리를 구축하기 위한 표준 ctree 및 cnode 클래스가 있습니다. 데이터마이닝 할줄 아시는분..모르겠지만 그런게 있으신거같은데..
나는 나무의 뿌리를 쪼개는 것에 대해 정말 이해하지 못했습니다.
내일 고민해볼게, 편히 주무세요 :)
그건 그렇고, mql5에는 바이너리 트리를 구축하기 위한 표준 ctree 및 cnode 클래스가 있습니다. 데이터마이닝 할줄 아시는분..모르겠지만 그런게 있으신거같은데..
내 언어로 "나무의 뿌리"는 나무를 다른 분기로 나누는 첫 번째 예측 변수입니다. 일반적으로 두 부분으로 나뉩니다(그러나 다른 옵션도 있음).
"트리 분할" - 데이터를 재처리하기 전에 샘플에서 루트 예측자를 제외합니다.
리프는 자주 구현되지는 않지만 전체 트리와 달리 일관된 결과를 제공할 수 있는 규칙 집합입니다. 저것들. 나는 여유롭게 거래하기 위해 여기에 있습니다. 알고리즘이 시장 상황을 이해하지 못한다면 카드가 떨어질 때까지 기다리는 것이 더 좋고 결정을 내릴 수 있습니다.
이제 20,000개 이상의 잎이 처리되었습니다. 유전학이 버린 것을 본 이후로, 그 중 약 200개는 거래 결정을 위한 좋은 잎입니다. 매년 이익이 있고 허용 가능한 수익성(1.4가 최소값인 것 같습니다)이 있는 잎입니다. "기다려라"는 신호를 주는 좋은 필터 - 나는 그것들을 세지 않았습니다 - 지금은 더 정확한 선택을 위한 방법론을 개발 중입니다.
3개의 수업이 있습니다. 나무에는 사고 팔고 기다리라는 신호가 있습니다. 이제 catboost를 실험하고 대상을 단순화하여 한 클래스로 압축합니다...
나는 ctree 및 cnode 클래스 에 대해, 그리고 일반적으로 OOP에 대해 아는 것이 없습니다. 프로그래밍도 그다지 좋지 않으므로 여기에서 클래스 코드에서 프로그래머 없이 알아낼 수 있습니다...