I ) 뉴런을 가져와 라이브 거래로 만들고 동시에 구성을 선택합니다. 그녀는 그녀의 상금으로 딜링 데스크를 미치게 만들고 그는 그녀에게 불리하게 가격을 움직이기 시작하지만 그녀는 어떻게 든 이에 대한 준비가되어 있고 여전히 이익을 거래합니다. 딜링 데스크는 돈을 벌기 위해 은행 간 시장의 거래를 복사합니다. 이것이 증권 거래소를 움직입니다. 로봇이 미쳤고, 멍청해지기 시작했고 세계 시장은 지옥에 갈 것입니다. 에이전트는 환경과 상호 작용합니다. 이것은 강화 거래입니다. 최근 월요일에 일부 Google이 새로운 강화 거래 로봇을 테스트하고 있었는데 완벽하게 맞는 것 같습니다.
역사의 데이터에 대한 강화가 여전히 필요한 것 같습니다. 아니면 무작위 가중치로 로봇 거래를 시작하시겠습니까?
가중치를 올바르게 초기화하는 방법을 모르겠습니다. 그러나 예를 들어, 첫 번째 뉴런 세트가 완전히 무작위인 rneat 패키지가 있습니다. 그 중 99%는 하루 종일 하나의 트랜잭션에 있습니다. 그런 다음, 한 주기에서 유전학은 가장 성공적인 과거를 기반으로 새로운 일련의 뉴런을 생성할 것입니다. 이러한 주기의 특정 횟수 동안 대부분의 뉴런은 더 적절해져야 합니다.
Azure Machine Learning Studio is a GUI-based integrated development environment for constructing and operationalizing Machine Learning workflow on Azure.
모두 좋은 하루! 나는 이 사이트에 익숙하지 않고 트렌드 시장에도 익숙하지 않습니다. 대학에서 공부하십시오. 그들은 졸업장의 주제를 기술 지표: 방향 이동 시스템 으로 주었습니다. 어떻게든 이 주제를 기계 학습과 연결하는 것이 가능하며 이 주제에 어떤 새로운 것을 가져올 수 있습니까? 미리 감사드립니다
라밀주누소프 : 모두 좋은 하루! 나는 이 사이트에 익숙하지 않고 트렌드 시장에도 익숙하지 않습니다. 대학에서 공부하십시오. 그들은 졸업장의 주제를 기술 지표: 방향 이동 시스템 으로 주었습니다. 어떻게든 이 주제를 기계 학습과 연결하는 것이 가능하며 이 주제에 어떤 새로운 것을 가져올 수 있습니까? 미리 감사드립니다
디플로마는 일반적으로 4-6년의 연구 후에 작성됩니다(그들이 공부한 프로필에 따라). 당신은 이 분야에서 새로운 사람은 아니지만 현재 있는 많은 사람들보다 글을 읽을 줄 알아야 합니다. 아니면 다른 것을 공부하고 시장 주제에 대한 졸업장을 요청했습니까(글을 쓰는 동안 초보자임)?
나는 새로운 것을 어떻게 도입해야 할지 모르지만 적어도 당신은 이러한 지표가 이제 구식이라는 것을 증명할 수 있습니다.
이 지표를 기반으로 다음 막대의 방향을 예측할 수 있습니다. 예를 들어 몇 개월 동안 eurusd h1 을 사용하십시오. 유전학에서는 지표의 매개변수와 MO 모델의 매개변수를 입력합니다. 피트니스에서 유전학의 기능은 K-겹 교차 검증으로 모델을 훈련시키는 것입니다. 유전학이 성공적인 거래를 위한 적절한 매개변수와 모델 및 지표를 찾으면 기적이 될 것이지만 대부분은 그렇지 않을 것입니다.
그리고 그 지표가 만들어지기 전 10년 동안의 쌀 가격을 제외하고는 모든 것이 동일합니다. 아마도 지표는 해당 데이터에서도 작동할 것입니다. 지표가 롤다운될 때까지 몇 년 동안 지표가 어떻게 약해지기 시작했는지 보는 것은 흥미로울 것입니다.
Vizard_, 여기에 필요하지 않습니다. SanSanych는 단순히 받아들이고 하지 않는 방법을 설명하는 몇 안 되는 사람 중 하나입니다. 단순히 잘못된 정보와 잘못된 방법을 뿌리는 많은 사람들과는 다릅니다.
I ) 뉴런을 가져와 라이브 거래로 만들고 동시에 구성을 선택합니다. 그녀는 그녀의 상금으로 딜링 데스크를 미치게 만들고 그는 그녀에게 불리하게 가격을 움직이기 시작하지만 그녀는 어떻게 든 이에 대한 준비가되어 있고 여전히 이익을 거래합니다. 딜링 데스크는 돈을 벌기 위해 은행 간 시장의 거래를 복사합니다. 이것이 증권 거래소를 움직입니다. 로봇이 미쳤고, 멍청해지기 시작했고 세계 시장은 지옥에 갈 것입니다. 에이전트는 환경과 상호 작용합니다. 이것은 강화 거래입니다. 최근 월요일에 일부 Google이 새로운 강화 거래 로봇을 테스트하고 있었는데 완벽하게 맞는 것 같습니다.
역사의 데이터에 대한 강화가 여전히 필요한 것 같습니다. 아니면 무작위 가중치로 로봇 거래를 시작하시겠습니까?
비지도 학습과 강화 학습 은 다른 두 가지입니다.
비지도 학습의 가장 간단한 표현은 자동 인코더이고, 강화 학습의 가장 간단한 표현은 지능형 에이전트가 제한된 리소스를 위해 싸우는 영역입니다.
아니면 무작위 가중치로 로봇 거래를 시작하시겠습니까?
지금은 강화로 아무것도 원하지 않고 그림에 쓰여진 것의 예를 들었습니다.
가중치를 올바르게 초기화하는 방법을 모르겠습니다. 그러나 예를 들어, 첫 번째 뉴런 세트가 완전히 무작위인 rneat 패키지가 있습니다. 그 중 99%는 하루 종일 하나의 트랜잭션에 있습니다. 그런 다음, 한 주기에서 유전학은 가장 성공적인 과거를 기반으로 새로운 일련의 뉴런을 생성할 것입니다. 이러한 주기의 특정 횟수 동안 대부분의 뉴런은 더 적절해져야 합니다.
주님! 누군가 NA 예측을 기반으로 실제 거래 의 예를 제공할 수 있습니까? 실패하더라도 입력 수, 입력 항목, 출력 항목, 예측 깊이 등 완전한 설명이 포함됩니다.
이제 시각적 개발 환경을 갖춘 머신 러닝을 위한 클라우드 서비스가 있습니다. 여기에서 세부 정보를 자세히 살펴보지 않고도 무료로 ML을 플레이할 수 있습니다.
훈련을 위한 데이터만 있으면 됩니다. 진드기가 많으니 문제가 되지 않습니다.
여기에서 이것을 시도하십시오:
https://studio.azureml.net
이전 페이지를 보지 않았습니까?))) #6809
용서해 주세요, 소서러...
Alexey Terentev - 감사합니다!
모두 좋은 하루! 나는 이 사이트에 익숙하지 않고 트렌드 시장에도 익숙하지 않습니다. 대학에서 공부하십시오. 그들은 졸업장의 주제를 기술 지표: 방향 이동 시스템 으로 주었습니다. 어떻게든 이 주제를 기계 학습과 연결하는 것이 가능하며 이 주제에 어떤 새로운 것을 가져올 수 있습니까? 미리 감사드립니다
디플로마는 일반적으로 4-6년의 연구 후에 작성됩니다(그들이 공부한 프로필에 따라). 당신은 이 분야에서 새로운 사람은 아니지만 현재 있는 많은 사람들보다 글을 읽을 줄 알아야 합니다. 아니면 다른 것을 공부하고 시장 주제에 대한 졸업장을 요청했습니까(글을 쓰는 동안 초보자임)?
해당 지표 MO에는 거의 적용되지 않습니다.
나는 새로운 것을 어떻게 도입해야 할지 모르지만 적어도 당신은 이러한 지표가 이제 구식이라는 것을 증명할 수 있습니다.
이 지표를 기반으로 다음 막대의 방향을 예측할 수 있습니다.
예를 들어 몇 개월 동안 eurusd h1 을 사용하십시오. 유전학에서는 지표의 매개변수와 MO 모델의 매개변수를 입력합니다. 피트니스에서 유전학의 기능은 K-겹 교차 검증으로 모델을 훈련시키는 것입니다. 유전학이 성공적인 거래를 위한 적절한 매개변수와 모델 및 지표를 찾으면 기적이 될 것이지만 대부분은 그렇지 않을 것입니다.
그리고 그 지표가 만들어지기 전 10년 동안의 쌀 가격을 제외하고는 모든 것이 동일합니다. 아마도 지표는 해당 데이터에서도 작동할 것입니다. 지표가 롤다운될 때까지 몇 년 동안 지표가 어떻게 약해지기 시작했는지 보는 것은 흥미로울 것입니다.
Vizard_, 여기에 필요하지 않습니다. SanSanych는 단순히 받아들이고 하지 않는 방법을 설명하는 몇 안 되는 사람 중 하나입니다. 단순히 잘못된 정보와 잘못된 방법을 뿌리는 많은 사람들과는 다릅니다.