Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 791

[Ivan Negreshniy]

Eu não queria fazer publicidade:
Não me diga que é real com um tempo total de negociação superior a 3 meses.

Claro, esta é uma conta demo... Agora estamos testando a rede neural P-Net, já escrevi sobre ela, é um novo desenvolvimento patenteado nos EUA e Europa, infelizmente ainda não posso divulgar, mas o vídeo, ainda não comercial (não publicidade).

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

[Vizard_]

Mihail Marchukajtes: Aguardando objeções a emendas e mudanças...

Eu gostei muito! Sem objecções, correcções, alterações.
Obrigado pelo esforço, o mundo brilhou com novas cores! Obrigado!

[Mihail Marchukajtes]

Vizard_:

Está tudo muito bem. Sem objecções, correcções, alterações.
Obrigado por todo o seu trabalho árduo, o mundo tomou um novo brilho. Obrigado!

Eu não te reconheço. Você é realmente você ou não você????

[Renat Akhtyamov]

Ivan Negreshniy:

Claro, esta é uma conta demo... Agora estamos testando uma rede neural P-Net, já escrevi sobre isso, é um novo desenvolvimento patenteado nos EUA e Europa, infelizmente ainda não posso divulgar, aqui está apenas um vídeo, ainda não comercial (não publicitário).

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

mas então qual é o objectivo?

[Vizard_]

Mihail Marchukajtes:

Eu não te reconheço. Você é realmente você ou não você????

Eu sou, claro. Se as ideias são brilhantes, eu não estou a andar à caça. Diz-me outra coisa, por favor.

[Mihail Marchukajtes]

Aqui está o conteúdo do artigo que quero escrever. O resto amanhã, porque já estou à meia-noite...

Conteúdos

1. Introdução.
2. Análise e fundamentação para a escolha da direção. Regressão ou classificação.
3. Requisitos para a variável de saída. Regras básicas para a construção
4. Análise da área temática e pesquisa de um conjunto máximo de variáveis explicativas.
5. Pré-processamento dos dados, encontrando variáveis significativas para a função de destino
6. Treinamento de modelos, recuperando uma lista de modelos.
7. Requisitos básicos para determinar o desempenho do sistema.
8. Traços e Avaliação Preliminar dos Modelos Obtidos.
9. Avaliação da informação mútua. Selecionando um modelo significativo.
10. Colocando o modelo em funcionamento. Avaliação do site de AIA.

[Yuriy Asaulenko]

Renat Akhtyamov:
Não me diga que é real com um tempo total de negociação de mais de 3 meses.

Não há diferença entre real e não real. Com uma modelagem e teste adequados, o real não é muito diferente do teste. Na verdade, não há absolutamente nenhuma necessidade do real para avaliar o sistema.

Toda a questão é sobre a adequação do modelo e do teste.

[Mihail Marchukajtes]

Yuriy Asaulenko:

Não há diferença entre real e não real. Com uma modelagem e teste adequados, o real não é muito diferente do teste. Na verdade, não há absolutamente nenhuma necessidade do real para avaliar o sistema.

Toda a questão é sobre a adequação do modelo e o teste em si.

A maneira confiável de garantir o acordo do real e do teste é trabalhar na primeira barra sem usar zero. Eu próprio o experimentei :-)

[Renat Akhtyamov]

Yuriy Asaulenko:

Não há diferença entre real e não real. Com uma modelagem e teste adequados, o real não é muito diferente do teste. Na verdade, não há absolutamente nenhuma necessidade do real para avaliar o sistema.

Toda a questão é a adequação do modelo e o teste em si.

Ver

é por isso que não é real.

[Vizard_]

Mihail Marchukajtes:

Aqui está o conteúdo do artigo que quero escrever. o resto amanhã, porque já tenho meia-noite...

Conteúdos

1. Introdução.
2. Análise e fundamentação para a escolha da direção. Regressão ou classificação.
3. Requisitos para a variável de saída. Regras básicas para a construção
4. Análise da área temática e pesquisa de um conjunto máximo de variáveis explicativas.
5. Pré-processamento dos dados, encontrando variáveis significativas para a função de destino
6. Treinamento de modelos, recuperando uma lista de modelos.
7. Requisitos básicos para determinar o desempenho do sistema.
8. Traços e Avaliação Preliminar dos Modelos Obtidos.
9. Avaliação da informação mútua. Selecionando um modelo significativo.
10. Colocando o modelo em funcionamento. Avaliação do segmento CB.

Fixe. Não, escreva agora, aqui mesmo, você teve uma epifania hoje...