文章 "通过差异化和熵值分析来探索市场"记忆"" - 页 11

[[删除]]

Олег:

作为一种选择，XGBoost 是一个源代码库，甚至是一个简化库：

https://habr.com/ru/company/mailru/blog/438562/

顺便说一下，这篇文章描述了 "bousting "和 "bousted backing"。

这个需要太多调整，文章会很大。开箱即用，效果不佳

在构建树时，这些算法中已经包含了袋式算法。

[Oleg Mironov]

CatBoost 曾一度被认为是最完美的算法，但现在 XGBoost 和采用相同算法 XGBoost 的 Light GBM 已经领先，因此我们可以做出选择。网络上有很多关于 Light GBM 的文档。

[[删除]]

Олег:
CatBoost 曾一度被认为是最完美的算法，但现在 XGBoost 和采用相同算法 XGBoost 的 Light GBM 已经领先，因此我们可以做出选择。网络上有很多关于 Light GBM 的文档。

您可以稍后使用其中任何一种，我只使用了 catbust。

有趣的是，整个算法的 python 代码不到 100 个:)

[Oleg Mironov]

Maxim Dmitrievsky:

您可以稍后再加入任何一种算法，我只处理了 catbusta 算法。

有趣的是，整个 Python 算法不到 100 行:)

看看 hub 的文章--100 行，没有 boost 库，否则你就是作者--你来选择。

[[删除]]

Олег:

看看中心文章--第 100 行，没有提升库，否则你就是作者--你来选择。

如果有完整的手工制作，那么简化的手工制作肯定是没有意义的。

不管怎么说，我做了它就会是这样:)

[Oleg Mironov]

Maxim Dmitrievsky:
总之，我做了它，它也会做:)

好吧，等着......

[flofri]

感谢您分享了如此有趣的想法，并进行了深入细致的研究和描述，更不用说完整的实施了！

[kapelmann]

fxsaber:

在相同的时间间隔内，测试仪显示了不同的画面。但在这种情况下，我绝不会把测试仪显示的图像当作是适当的。

我们应该清楚地认识到，在以开盘价入市的模式下，测试仪显示的完全是废话。

因此，您认为有必要只对刻度线进行测试吗？

[Verner999]

首先，感谢作者进行了有趣的研究！

不幸的是，在尝试编译时，我遇到了两个错误：

virtual_optimizer' - 意外标记，可能类型丢失？ Auto_optimizer.mqh 47 18

virtual_optimizer' -函数 已定义且类型不同 Auto_optimizer.mqh 47 18

请告诉我这里出了什么问题？

[[删除]]

Verner999:

首先，感谢作者进行了有趣的研究！

不幸的是，我在尝试编译时遇到了两个错误：

virtual_optimizer' - unexpected token, probably type is missing? Auto_optimizer.mqh 47 18

virtual_optimizer' -函数 已定义且类型不同 Auto_optimizer.mqh 47 18

请告诉我这里出了什么问题？

void  CAuto_optimizer::virtual_optimizer(void)

添加类型