Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1437
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
demorou muito tempo a perceber, mas parece que sim. A floresta de Alglib é propensa a sobre-aprendizagem à medida que o tamanho da amostra aumenta, uma vez que é um binge ininterrupto. Assim, com um tamanho de amostra moderado, pode dar uma boa generalização, mas com um tamanho de amostra maior, o número de divisões está fora das tabelas e lá sem poda, é apenas memorização. Portanto, a poda é necessária para aumentar a amostra.
Eu ainda não vi como funciona na nova versão no site deles. É possível que esta falha tenha sido corrigida.
demorou muito tempo a perceber, mas parece que sim. A floresta de Alglib é propensa a sobre-aprendizagem à medida que o tamanho da amostra aumenta, uma vez que é um binge ininterrupto. Assim, com um tamanho de amostra moderado, pode dar uma boa generalização, mas com um tamanho de amostra maior, o número de divisões está fora das tabelas e lá sem poda, acaba por ser apenas memorização. Portanto, a poda é necessária para aumentar a amostra.
Eu ainda não vi como funciona na nova versão no site deles. Talvez esta falha tenha sido corrigida.
A poda deve controlar a integridade, ou seja, deve cortar não menos de 0,5-1% de cobertura de uma amostra.
Por que você está torturando o software do século passado, no fórum cibernético eles sugeriram uma variante cinco vezes mais rápida. O autor de NeyroPro confessou que ele desistiu de suas posições por algumas décadas, agora eles estão escrevendo um código mais otimizado.
O multiplayer em C, nada mal, nada mal, é o nosso Maxim para alimentar, ele estava procurando onde pilhar MLP, e aqui está a pura linha C 50, embora ainda não seja o seu nível.
Sem retornados a partir de agora, enviei-lhe um e-mail da melhor maneira, leia-o à sua vontade )
Tudo bem, sem necessidade de retornos ou quaisquer indicadores, IO é capaz de encontrar a correlação no preço líquido. Como na vida real, ou no trabalho num escritório e na relação patrão-subordinado.
demorou muito tempo a perceber, mas parece que sim. A floresta de Alglib é propensa a sobre-aprendizagem à medida que o tamanho da amostra aumenta, uma vez que é um binge ininterrupto. Assim, com um tamanho de amostra moderado, pode dar uma boa generalização, mas com um tamanho de amostra maior, o número de divisões está fora das tabelas e lá sem poda, acaba por ser apenas memorização. Portanto, a poda é necessária para aumentar a amostra.
Eu ainda não vi como funciona na nova versão no site deles. Provavelmente, esta desvantagem está resolvida.
Limite a profundidade por si mesmo - coloque o contador (profundidade ou número de exemplos em folha) e, quando excedido, termine a divisão. Nas minhas experiências não levou a nenhuma melhoria no OOS, ainda os mesmos 50+-5%.
Pelo menos nesse processo eu vi tanto a estacionaridade como a presença de informação mútua com a fila de origem. Há algumas aberrações, que também podem ser corrigidas de alguma forma, mas cabe-lhe a si decidir
A fórmula é simples, eu reescrevi-a em mql.
Eu também ponderei durante algum tempo sobre o uso de informação mútua, acho que faz sentido, talvez até um graal.
Tudo bem, não há necessidade de retornados ou quaisquer indicadores, IO é capaz de encontrar dependências no preço líquido. Serei rigoroso, mas justo, como na vida real, ou no trabalho num escritório, numa relação patrão-subordinado.
Não, Kesha, na vida real e aqui no fórum você não tem autoridade suficiente para compartilhar nada com você. Trabalha nisso.
Não. Há simplesmente funções reescritas, suponho, para a velocidade. Ainda há profundidade para a divisão vencedora/Última.
Limite você mesmo a profundidade - coloque um contador (profundidade ou número de exemplos na folha) e, quando excedido, termine a fenda. Nas minhas experiências não levou a nenhuma melhoria no OOS, ainda os mesmos 50+-5%.
Não tenho idéia de como funciona, mas diz que produz ordens de magnitude menos floresta, ou seja, na verdade tem que se reciclar menos porque o número de opções é menor, mesmo que seja o mesmo em profundidade.
Não. É apenas funções reescritas lá, acho eu, para velocidade. A profundidade ainda está até a divisão vencedora/última.
Limite você mesmo a profundidade - coloque um contador (profundidade ou número de exemplos na folha) e, quando excedido, termine a divisão. Nas minhas experiências não levou a nenhuma melhoria no OOS, ainda os mesmos 50+-5%.
Então você deve estar usando retornos, já que todos foram desenformados pelos desmotivadores forex alyosha e wacky wizard, e os retornos são independentes, não há mais informações neles, não há mais níveis ou linhas de tendência, SB puro.
Eu também penso há algum tempo no uso de informação mútua, acho que faz sentido, talvez até um graal.
É uma forma muito correta de pensar, pelo menos ... a liberdade que eu reescrevi com sucesso da SI é apenas sobre isso