交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1167

[[删除]]

伊戈尔-马卡努。

嗯，关于这一点的更多细节，几个月前我在谷歌上搜索Alglib，只有关于如何使用它的问题，信息非常少

在机器上已经有了预处理--标准化、规范化......没有真正看过它是如何实现的，因为我主要是在使用woods。

在网站的帮助中写道

[[删除]]

伊戈尔-马卡努。

好吧，很诱人，就这么简单，我得试试自动合成品来学习NS，什么如果....。)))

如果没有超标，每个人现在都是金子般的存在 )

[Aleksey Vyazmikin]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

你似乎对机器学习的理解有偏差，而不是采样

这与趋势性的TS有什么关系呢，我甚至不敢问。

不要害怕，问一些你不懂的东西没有错。

趋势TS的事实是，对她来说，一个好的结果是35%的有利可图的条目和65个无利可图的条目，而其中35%是既买又卖的条目--我们有单位和零--禁止进入。如果我们用正确答案的平均值来估计模型，我们可以得到70%的正确分类值，在零被正确分类为60%，单位被正确分类为10%的情况下，以及在单位被正确分类为60%，零被正确分类为10%的情况下，它都是同样的70%，答案是一样的，但事实是不同的。

[[删除]]

阿列克谢-维亚兹米 金。

没有必要害怕，问一些你不懂的东西没有什么不对。

趋势TS与事实，对她来说，一个好的结果将是35％的盈利条目和65个无盈利的条目，而35％是既买又卖的条目 - 我们有单位，和零 - 禁止进入。如果我们用正确答案的平均值来估计模型，那么我们可以得到70%的正确分类值，因此，在零被正确分类为60%，单位被正确分类为10%的情况下，以及在单位被正确分类为60%，零被正确分类为10%的情况下，答案是一样的，但事实上内容是不同的。

这意味着我们应该有3个等级：买入-卖出和中立。一切都很好，不会有失真。

[Aleksey Vyazmikin]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

3个等级，买入卖出和中立，不需要大惊小怪。没关系，不会有任何偏见的。

Yandex的工具不知道如何卸载多分类结果模型，从....所以我不得不寻找其他的解决方案。

[[删除]]

阿列克谢-维亚兹米 金。

Yandex的设备不知道如何卸载多分类的结果模型....所以你必须寻找其他解决方案。

2个模型，一个允许交易，另一个告诉你哪种方式。

[Aleksey Vyazmikin]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

那么有两种模式，一种允许交易，另一种告诉哪一方

这是正确的--交易决议只通过，边是由样本中的一个变量决定的，但树很少看到它，这甚至让我吃惊。

所以我在用同样的数据尝试不同的指标，我将展示模型选择方法（不是训练！）的效果。

[[删除]]

阿列克谢-维亚兹米 金。

因此，它是--贸易决议只通过，边是由样本中的一个变量决定的，但树很少看到它，这甚至让我吃惊。

总之现在我正在用同样的数据尝试不同的指标，我稍后会抛出一些结果，以显示模型选择（而不是训练！）的方法有什么影响。

我会丢掉一些结果，以显示模型的选择方法（不是训练！）的影响。 好吧，但没有多少人写，这很无聊......但没有人读我发布的内容）)

[Aleksey Vyazmikin]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

好吧，扔了吧，没几个人写，很无聊......也没人看我扔的东西 ))

我读了你的帖子，也读了所有其他人的帖子，但没有建设性的信息，只有成就--所以你只能欣喜若狂，没有什么可讨论的，因为他们没有解释取得成果的方法。

[[删除]]

阿列克谢-维亚兹米 金。

我读了你的帖子，也读了所有其他人的帖子，但没有建设性，只有成就--所以我们只能欢欣鼓舞，没有什么可讨论的，因为没有提到为取得成果所走的道路。

这恰恰相反：没有成就，只有建设性和解释性的说明