트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 898

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일누르 카사노프 :
Maxim Dmitrievsky, 이 문제를 어떻게 해결합니까?

일반적으로 어떤 옵션이 있습니까? 사과 조각은 다를 수 있습니다..
앙상블의 각 ns에 대해 하나 또는 다른 컨텍스트를 추가하고 특정 제어 ns에서 이러한 컨텍스트를 사용합니까?
문맥이란, 예를 들어 몇 가지 기본 정의, 개념, 예측자 및 일부 데이터와의 연결을 의미합니다.

문제를 이해하지 못했습니다 :)

 
막심 드미트리예프스키 :

문제를 이해하지 못했습니다 :)

좋아, 나는 용어를 모르고 ns-kah의 멍청하기 때문에 개인적으로 질문을 열겠습니다. 토론에서 참가자들을 방해하고 싶지 않습니다.
Alexey가 말한 것은 아마도 최적화로만 해결 될 것입니다 ..
 

나는 예측 변수를 하나 더 추가했습니다-회귀, 그리고 다시 모델은 이것의 요점을 보았습니다-그냥 먹이지 마십시오. 모두 성장 중입니다 ...

구매 대상

판매 대상 - 여기 상황이 더 나쁩니다. 항목의 절반을 건너뛰지만 잘못된 항목이 많지 않습니다.


대상의 거의 대칭에주의하십시오. 이상하게 보입니다.
 

나는 또한 프로그램에서 행렬과 같은 상관 방법을 찾았습니다. 아마도 일반적인 방법보다 더 정확합니까?


 

찾은 것 같은데...

구입


판매


자러 갈 수 있습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

미친듯이 숲의 숲을 만들었는데 이제 개별 숲의 드롭아웃을 만들 수 있습니다 :)

전체 모델은 이제 학습 후 디스크에서 최대 300MB를 차지할 수 있습니다. 또는 최대 기가바이트를 따라잡을 수 있습니다.

훈련되지 않은 역사에서 그러한 모델의 이익이 있습니까?

 
알렉세이 비아즈미킨 :

나는 예측 변수를 하나 더 추가했습니다-회귀, 그리고 다시 모델은 이것의 요점을 보았습니다- 그냥 먹이지 마십시오. 모든 것이 성장 중입니다 ...

그래서 그녀는 무엇을 과적합할지 신경 쓰지 않습니다 :) 새로운 데이터에 필요합니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

그래서 그녀는 무엇을 과적합할지 신경 쓰지 않습니다 :) 새로운 데이터에 필요합니다.

예, 프로그램의 모델에서 새 데이터를 로드하는 방법을 모르므로 MT5로만 번역하면 번거롭습니다. 나는 그것을하지만 하루에 한 번 - 어떻게 배수되는지 확인합니다.

그리고 예측기에 오류가 있는 것 같습니다. 이제 다시 계산을 하고 있습니다. 오, 분명히 그것은 운명이 아닙니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

역사에서 모든 것이 완벽하고 더 간단한 것은 새로운 데이터에서 문제가 발생합니다) 잔인하게 중퇴하고 어떻게되는지 볼 것입니다

나는 이 모든 것이 고정 시스템에서 작동하고 그 외부에서 +/-, 그리고 kerdyk에서 작동하는 새로운 스케일링 시스템의 발명이라고 생각합니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

나는 이 모든 것이 고정 시스템에서 작동하고 그 외부에서 +/-, 그리고 kerdyk에서 작동하는 새로운 스케일링 시스템의 발명이라고 생각합니다.

스케일링에 관해서는 출품자 Bate와 Erlang 자신의 직계 친척입니다 :))

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