트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2314

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로페즈 드 프라도의 두 번째 책이 나왔고 첫 번째 책을 읽었습니다. 두 번째 것도 마찬가지로 흥미로울 것이라고 약속합니다.

 
블라디미르 페레르벤코 :

그렇게 관리하셨나요?

출력의 크기는 무엇입니까?

네트워크를 예측할 때 데이터 세트를 만들고 "umap"으로 만든 행렬에서 계층의 가중치 상태, 행렬 형태의 계층을 가져옵니다. 출력 2차원

"neuralnet" 패키지의 네트워크
 
mytarmailS :

네트워크를 예측할 때 데이터 세트를 만들고 "umap"으로 만든 행렬에서 계층의 가중치 상태, 행렬 형태의 계층을 가져옵니다. 출력 2차원

"neuralnet" 패키지의 네트워크

분명한. 아이디어는 무엇입니까?

신경망의 각 계층을 훈련할 때 훈련 데이터를 여러 부분으로 나누고 겹치지 않는 부분을 사용하는 것이 합리적입니다. (Winwector 아이디어) 시도하지는 않았지만 유용하다고 주장합니다.

행운을 빕니다

 
블라디미르 페레르벤코 :

분명한. 아이디어는 무엇입니까?

신경망의 각 계층을 훈련할 때 훈련 데이터를 여러 부분으로 나누고 겹치지 않는 부분을 사용하는 것이 합리적입니다. (Winwector 아이디어) 시도하지는 않았지만 유용하다고 주장합니다.

행운을 빕니다

나는 다음과 같은 생각을 가지고 있었다

1) 몇 가지 행동에 대해 신경망을 훈련시키고, 매수/매도하게 합니다.

2) 새로운 데이터에 대한 네트워크는 많은 실수를 할 것입니다.

3) 네트워크의 레이어에 패턴을 클러스터링하여 신호 처리 중에 네트워크에서 발생하는 패턴을 살펴보고 네트워크의 잘못된 결정과 올바른 결정을 분리할 수 있는지 확인하고 싶었습니다..

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Vladimir, 예를 들어 차트에서 마우스로 일부 영역을 선택하고 코드에서 선택한 영역의 매개변수를 가져올 수 있도록 그래픽과 상호 작용할 수 있는 패키지가 R-ke에 있는지 아십니까?

 
신경망은 실제 시장에서 거래하는 법을 배웁니다.
이것은 BitMEX의 작은 실제 계정 입니다.
봇은 공개 신경 신호에 입력하고 완전 자동으로 닫힙니다.
최대 자세는 창고의 30%를 넘지 않습니다.
***

이제 초기 버전이 가장 간단하고 중지가 없으며 모든 것이 병합되기를 기다리고 있습니다))
 
예브게니 듀카 :
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계정 모니터링 링크는 어디로 갔나요?
 
예브게니 듀카 :
계정 모니터링 링크는 어디로 갔나요?

분명히 봇은 링크를 제거합니다. 얼마나 빨리 판단.

 
발레리 야스트렘스키 :

분명히 봇은 링크를 제거합니다. 얼마나 빨리 판단.

봇은 즉시 삭제되었지만 약 10분 동안 중단되었습니다.

이 봇이 누군지 알아

 

새로운 캣버스트 칩

불확실성 예측은 내가 기사를 쓴 Active Lerning과 유사한 흥미로운 것입니다.


 
진실은 이렇게 나폴레옹에게 바보로 묻는 것이 더 쉽도록 설명됩니다.
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