트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 880 1...873874875876877878879880881882883884885886887...3399 새 코멘트 Aleksey Vyazmikin 2018.05.06 12:06 #8791 도서관 : NS는 일반적으로 첫 번째 라인의 데이터를 처리합니다. 첫 번째 행에서 이전 데이터를 사용하고 마지막에 새로운 데이터를 사용하여 마지막 훈련 단계를 수행해야 합니다. 고맙습니다. Forester 2018.05.06 12:09 #8792 알렉세이 비아즈미킨 : 모든 예측자는 바를 열 때 작동합니다. 지금은 엿보는 사람들을 식별하는 방법도 모릅니다. 아이디어에 따르면 그 중요성이 클 것입니다. 글쎄, 모든 것이 Open의 가격이라면 - 다른 옵션이 있다면 엿보지 말고 엿보십시오. Aleksey Vyazmikin 2018.05.06 12:15 #8793 도서관 : 글쎄, 모든 것이 Open의 가격이라면 - 다른 옵션이 있다면 엿보지 말고 엿보십시오. 일종의 신경망에서 내 데이터 세트를 테스트할 수 있습니까? 그렇지 않으면 아직 알아낼 수 없습니까? 그 프로그램에 내장된 프로그램은 56% 이상을 배우고 싶지 않습니다. 아마도 제가 뭔가를 잘못하고 있거나 네트워크가 적합하지 않을 수 있습니다 .... Forester 2018.05.06 12:54 #8794 알렉세이 비아즈미킨 : 일종의 신경망에서 내 데이터 세트를 테스트할 수 있습니까? 그렇지 않으면 아직 알아낼 수 없습니까? 그 프로그램에 내장된 프로그램은 56% 이상을 배우고 싶지 않습니다. 아마도 제가 뭔가를 잘못하고 있거나 네트워크가 적합하지 않을 수 있습니다 .... 파일에 회귀가 있고 설명으로 판단하여 분류를 테스트하고 있습니다. 분명히 분류가 있는 파일이 필요합니다. 그림으로 판단하면 56%가 아닌 8%(정확도 92%) 정도의 오차가 있습니다. Aleksey Vyazmikin 2018.05.06 12:56 #8795 도서관 : 파일에 회귀가 있고 설명으로 판단하여 분류를 테스트하고 있습니다. 분명히 분류가 있는 파일이 필요합니다. 그림으로 판단하면 56%가 아닌 8%(정확도 92%) 정도의 오차가 있습니다. 예, 그 파일은 동일하지 않습니다. 저는 이미 예측 변수를 추가하고 간단한 규칙에 따라 대상 분류를 만들었습니다. 50포인트 이상이면 1(구매) 및 -1(판매), 그렇지 않으면 0 , 매수 및 매도 열은 독립적입니다. 약 56% - 이것은 뉴런이며 나무의 스크린샷입니다. Forester 2018.05.06 13:04 #8796 알렉세이 비아즈미킨 : 예, 그 파일은 동일하지 않습니다. 저는 이미 예측 변수를 추가하고 간단한 규칙에 따라 대상 분류를 만들었습니다. 50포인트 이상이면 1(구매) 및 -1(판매), 그렇지 않으면 0 , 매수 및 매도 열은 독립적입니다. 약 56% - 이것은 뉴런이며 나무의 스크린샷입니다. 글쎄, 나무가 더 잘 작동한다면 그것을 사용하십시오. NS는 조정하기가 더 어렵습니다. Aleksey Vyazmikin 2018.05.06 13:14 #8797 도서관 : 글쎄, 나무가 더 잘 작동한다면 그것을 사용하십시오. NS는 조정하기가 더 어렵습니다. 지금까지는 논리만 작동합니다(아니면 그런 식으로 테스트하지 않을 수도 있습니다.). 하지만 사용 방법을 모르겠습니다. 누군가가 예측자의 성능을 확인하는 데 도움을 주고 싶다면 응용 프로그램에 3개의 열을 사고 팔기 위한 두 개의 파일이 있습니다. 대상은 1과 2를 사용하지 않고 나머지는 예측 변수입니다. 파일: Pred_004.zip 805 kb Aleksey Vyazmikin 2018.05.06 13:19 #8798 나는 테스터에서 모든 것이 잘 작동하지만 잠재력이 완전히 밝혀지지 않은 거래 시스템에서 예측자를 끌어옵니다 ... forexman77 2018.05.06 13:58 #8799 막심 드미트리예프스키 : alglib에 kfold가 있는데 어떻게 작업하는지 알아낸 사람이 있습니까? 거의 제로 문서 아, 알겠습니다. 이러한 방법은 교차 검증을 통해 자동으로 훈련됩니다. 네. 그들은 나에게 도구를 주었지만 지침은 없었습니다. 각 기능에 대한 도움말과 사용법, 예제도 있으면 좋을 것 같습니다. Forester 2018.05.06 14:22 #8800 알렉세이 비아즈미킨 : 지금까지는 논리만 작동합니다(아니면 그런 식으로 테스트하지 않을 수도 있습니다.). 하지만 사용 방법을 모르겠습니다. 누군가가 예측자의 성능을 확인하는 데 도움을 주고 싶다면 응용 프로그램에 3개의 열을 사고 팔기 위한 두 개의 파일이 있습니다. 대상은 1과 2를 사용하지 않고 나머지는 예측 변수입니다. 첫 번째 파일을 시도하고 세 부분으로 나눕니다. 교육적인 예측 실제 0 1 0 28107 1244 1 3045 4119 테스트 1 예측 실제 0 1 0 5950 356 1 742 776 텍스트바야 2 예측 실제 0 1 0 5945 333 1 779 769 은닉층에 10개의 뉴런이 있는 nnet에서 계산됨(R의 NS 패키지 Rattle) 당신의 숲보다 나쁘지만 나쁘지도 않습니다. 두 번째 파일은 결과에 따라 동일할 것입니다. 1...873874875876877878879880881882883884885886887...3399 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
NS는 일반적으로 첫 번째 라인의 데이터를 처리합니다. 첫 번째 행에서 이전 데이터를 사용하고 마지막에 새로운 데이터를 사용하여 마지막 훈련 단계를 수행해야 합니다.
고맙습니다.
모든 예측자는 바를 열 때 작동합니다. 지금은 엿보는 사람들을 식별하는 방법도 모릅니다. 아이디어에 따르면 그 중요성이 클 것입니다.
글쎄, 모든 것이 Open의 가격이라면 - 다른 옵션이 있다면 엿보지 말고 엿보십시오.
글쎄, 모든 것이 Open의 가격이라면 - 다른 옵션이 있다면 엿보지 말고 엿보십시오.
일종의 신경망에서 내 데이터 세트를 테스트할 수 있습니까? 그렇지 않으면 아직 알아낼 수 없습니까? 그 프로그램에 내장된 프로그램은 56% 이상을 배우고 싶지 않습니다. 아마도 제가 뭔가를 잘못하고 있거나 네트워크가 적합하지 않을 수 있습니다 ....
일종의 신경망에서 내 데이터 세트를 테스트할 수 있습니까? 그렇지 않으면 아직 알아낼 수 없습니까? 그 프로그램에 내장된 프로그램은 56% 이상을 배우고 싶지 않습니다. 아마도 제가 뭔가를 잘못하고 있거나 네트워크가 적합하지 않을 수 있습니다 ....
그림으로 판단하면 56%가 아닌 8%(정확도 92%) 정도의 오차가 있습니다.
파일에 회귀가 있고 설명으로 판단하여 분류를 테스트하고 있습니다. 분명히 분류가 있는 파일이 필요합니다.
그림으로 판단하면 56%가 아닌 8%(정확도 92%) 정도의 오차가 있습니다.
예, 그 파일은 동일하지 않습니다. 저는 이미 예측 변수를 추가하고 간단한 규칙에 따라 대상 분류를 만들었습니다. 50포인트 이상이면 1(구매) 및 -1(판매), 그렇지 않으면 0 , 매수 및 매도 열은 독립적입니다.
약 56% - 이것은 뉴런이며 나무의 스크린샷입니다.예, 그 파일은 동일하지 않습니다. 저는 이미 예측 변수를 추가하고 간단한 규칙에 따라 대상 분류를 만들었습니다. 50포인트 이상이면 1(구매) 및 -1(판매), 그렇지 않으면 0 , 매수 및 매도 열은 독립적입니다.
약 56% - 이것은 뉴런이며 나무의 스크린샷입니다.글쎄, 나무가 더 잘 작동한다면 그것을 사용하십시오. NS는 조정하기가 더 어렵습니다.
지금까지는 논리만 작동합니다(아니면 그런 식으로 테스트하지 않을 수도 있습니다.). 하지만 사용 방법을 모르겠습니다.
누군가가 예측자의 성능을 확인하는 데 도움을 주고 싶다면 응용 프로그램에 3개의 열을 사고 팔기 위한 두 개의 파일이 있습니다. 대상은 1과 2를 사용하지 않고 나머지는 예측 변수입니다.
alglib에 kfold가 있는데 어떻게 작업하는지 알아낸 사람이 있습니까? 거의 제로 문서
아, 알겠습니다. 이러한 방법은 교차 검증을 통해 자동으로 훈련됩니다.
네. 그들은 나에게 도구를 주었지만 지침은 없었습니다. 각 기능에 대한 도움말과 사용법, 예제도 있으면 좋을 것 같습니다.
지금까지는 논리만 작동합니다(아니면 그런 식으로 테스트하지 않을 수도 있습니다.). 하지만 사용 방법을 모르겠습니다.
누군가가 예측자의 성능을 확인하는 데 도움을 주고 싶다면 응용 프로그램에 3개의 열을 사고 팔기 위한 두 개의 파일이 있습니다. 대상은 1과 2를 사용하지 않고 나머지는 예측 변수입니다.
첫 번째 파일을 시도하고 세 부분으로 나눕니다.
교육적인
예측
실제 0 1
0 28107 1244
1 3045 4119
테스트 1
예측
실제 0 1
0 5950 356
1 742 776
텍스트바야 2
예측
실제 0 1
0 5945 333
1 779 769
은닉층에 10개의 뉴런이 있는 nnet에서 계산됨(R의 NS 패키지 Rattle)
당신의 숲보다 나쁘지만 나쁘지도 않습니다. 두 번째 파일은 결과에 따라 동일할 것입니다.