Random Forest (RF) with the use of bagging is one of the most powerful machine learning methods, which is slightly inferior to gradient boosting. Random forest consists of a committee of decision trees (also known as classification trees or "CART" regression trees for solving tasks of the same name). They are used in statistics, data mining...
By Dr. Ernest P. Chan Learn end to end implementation of Artificial Intelligence in your trading strategy using techniques like Decision Trees and Neural Networks. With added expert insights from Dr. Ernest P. Chan’s experiences in Artificial intelligence and Quantitative trading over two decades. Enroll Now
Это было очень интересное и поучительное чтение о нечеткой логике, я изучаю компьютерную инженерию в Бразили、EA, и наряду с этим я изучал науку о данных, машинное обучение и другие.В дополнение к предметам, представленным в сылках, не могли бы вы передать предметы, которые вы считаете необходимыми для продолжения обучения?Еще одно сомнение, как вы думаете, алгоритмы должны быть оптимизированы для какой сезонности?
Nice article. Please continue.
HI Maxim Dmitrievsky
对不起，我的英语不好。
感谢您的回复
我会再试一次
我有一个有趣的问题
模糊逻辑 和神经网络。
请您分享一下这个主题
您尝试过强化学习吗？
你好，强化学习是下一步，我认为它是一个重要而有趣的话题，但需要一些时间来实现它。
嗨，是的，这只是一个如何用模糊法优化策略的简单例子。也许下次我会介绍更复杂的策略。
您好，感谢您的精彩文章，您有计划在 mql5 中撰写一篇关于神经网络（Boltzman、kohonen 和）的文章吗？
致以最诚挚的问候
你好，感谢你的精彩文章，你有计划用 mql5 写一篇关于神经网络（Boltzman、kohonen 和）的文章吗？
致以最崇高的敬意
您好，您可以在这里阅读https://www.mql5.com/zh/articles/3856
也许很快会有新文章，也许不会。
您好、
这篇文章有 3 个术语："买入"、"卖出 "和 "中性"。
在运行Output.Value() 时，我们会得到一个与模糊结果相对应的双值。
我该如何将该值转换为相应的文本项？
我需要的结果是 "买入"、"卖出 "或 "中性"。
谢谢
您好、
这篇文章有 3 个术语："买入"、"卖出 "和 "中性"。
在运行Output.Value() 时，我们会得到一个双数值，对应于模糊结果。
如何将该值转换为相应的文本项？或者如何获得与模糊结果相对应的文本？
我需要的结果是 "买入"、"卖出 "或 "中性"。
谢谢
您好、
这篇文章有 3 个术语："买入"、"卖出 "和 "中性"。
在运行Output.Value() 时，我们会得到一个双数值，对应于模糊结果。
如何将该值转换为相应的文本项？或者如何获得与模糊结果相对应的文本？
我需要的结果是 "买入"、"卖出 "或 "中性"。
谢谢
您好，我认为您不能用模糊法来做这件事，只有当您比较这些词的双重输出时才能做到。
我是交易新手，特别是 Algo 交易。我之所以能轻松阅读并理解您所解释的概念，原因很简单。
我对人工智能、决策树、NN 等非常感兴趣（我正在学习 E.P Chan 博士和 Quantra 的课程）。这篇文章肯定会让我在竞争中领先。
再次感谢！
Это было очень интересное и поучительное чтение о нечеткой логике, я изучаю компьютерную инженерию в Бразили、EA, и наряду с этим я изучал науку о данных, машинное обучение и другие.В дополнение к предметам, представленным в сылках, не могли бы вы передать предметы, которые вы считаете необходимыми для продолжения обучения?Еще одно сомнение, как вы думаете, алгоритмы должны быть оптимизированы для какой сезонности?