交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1166

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阿列克谢-维亚兹米 金。

而在哪些模型中，我可以调整我需要的东西--正确答案的值限？

我不这么认为......这些指标显示了该模型的普遍性。你可以改变模型本身的设置，使误差发生变化，例如......添加正则化或其他......总之是反过来--你想要的方式，它不起作用。

而且问题的陈述一点都不清楚......

你知道，也许小鸡可以告诉你：）或者你可以在Youtube上查找设置：）说实话，我没有进入它。

[Aleksey Vyazmikin]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

没有，我想......这些指标显示了该模型的普遍性。你可以改变模型本身的设置，使误差发生变化，例如......增加正则化或其他......总之是反过来--你想要的方式，它不起作用。

而且问题的陈述一点都不清楚......

你知道，也许小鸡可以告诉你：）或者你可以在YouTube上查找，说实话，我没有进入它。

视频当然我也看过。

奇怪的是，没有人设定这样的目标，因为对于趋势策略来说，这是显而易见的--30%的成功进场将轻松覆盖40-60%的不成功进场，这正是我需要的模型。我不需要百分之一百的正确猜测，而度量衡是为它设计的。

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阿列克谢-维亚兹米 金。

当然，我已经看过这个视频了。

奇怪的是，没有人设定这样的任务，因为对于趋势策略来说，这是显而易见的--30%的成功进场将轻松覆盖40-60%的不成功进场，这正是我需要的模型。我不需要百分之一百的正确猜测，常用的指标就是为它设计的。

这是什么逻辑？30%的成功参赛率比60%要好。

[Aleksey Vyazmikin]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这背后的逻辑是什么？30%的成功作品优于60%或在什么

其逻辑是，世界并不完美，你应该接受你能得到的东西。

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阿列克谢-维亚兹米 金。

其逻辑是，世界并不完美，你必须接受你能得到的东西。

这更像是一个信条 :)

[Aleksey Vyazmikin]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

它更像是一个信条 :)

你的样本中是否有50个但50个输入？

我的样本因为趋势TS而出现偏差，而标准指标是以对称性为导向的，这就是为什么我在寻找一个适合我的需求并考虑到这种细微差别的指标。

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阿列克谢-维亚兹米 金。

你的样本中是否有50个但50个输入？

由于趋势性的TS，我的样本是有偏差的，而标准的衡量标准注重对称性，这就是为什么我在寻找一个适合我的衡量标准，并考虑到这种细微差别。

你似乎对机器学习机制的理解有偏差，而不是采样

我甚至不敢问趋势性的TS与此有什么关系。

[mytarmailS]

伊戈尔-马卡努。

无聊，读累了，找了个终端，用alglib写了个MLP-network....奇怪的是，一切都能正常工作，甚至连正常化都忘记了，但指标却很充分....。我怀疑魔鬼就在alglib的细节中...或者我从来没有习惯过MT5中指标缓冲区的 编号（（）。

怎么了？ 我没有MT5

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伊戈尔-马卡努。

好吧好吧，理论上我教MLP1000条，然后我在图表上画出整个历史，应该有一个巨大的错误，特别是归一化，但由于某些原因，它画出了一个非常好的历史.... ))

已经有了内置的预处理功能

就是这样，现在去把袋子里的灰尘抖出来，然后去

[mytarmailS]

伊戈尔-马卡努。

所以很好，理论上我教MLP1000条，然后我在图表上画出整个历史，应该有一个巨大的错误，特别是归一化，但它不知为何画出了一个非常好的历史.... ))

我不明白（给我看图片）。