交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1220

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https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

这是google python的支持，实验室已经内置了TFlow，一个免费的Tesla K80 GPU和一些专门用于TFlow的TPU（张量处理单元）。

有趣的是，你不需要安装任何东西，甚至可以在一台弱小的笔记本上尽情地进行实验。

[Aleksey Vyazmikin]

蜥蜴_。

阿廖沙，我告诉你一个可怕的秘密，不要告诉任何人）））。
刚刚给了你几个方法来汇总精度和召回率。

F-measure - 精确度和召回率的谐波平均值
R-准确度是t的平衡点。也有其他的。

我知道F是什么，但它是半自动的，因为你必须自己设置系数，这表明是偏好匹配评估，而不是整体评估。F1是没有意义的，因为30*50和50*30（R*P）是等价的，对我来说，这根本就不是等价的。

[Aleksei Kuznetsov]

我不 知道。

不仅仅是阿列克谢这样说，在我看来，这是一个明显的方法来检查策略，不仅是用MO，甚至是用简单的指标，如果系统在SB上的学习和在价格上的学习一样 "酷"，那么它当然是一个超配。例如，对于外汇来说， 未来5-30 分钟的 预测准确率不应超过55-57%，如果超过60%，那么显然值得重新检查一切，当然，除非你有超HFT和数据化世界上所有的数据，你可以用钱得到，以及用暴力和敲诈。

我比较高，对我来说没有作用。但在我看来，差价，即互换佣金，会吃掉这5%。所以我放弃了...
或者说有可能从中赚钱吗？

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50%左右的阿库拉是随机的，那里没有有用的信号，这是通过噪声进行拟合，或者说是拟合不足。

即使你看一下信号分布（我们对另一个阿列克谢做了这个，尽管他没有完全理解）。

我告诉你，他们在这里确实有误导性，桑尼奇的孙子说得很有道理。

[Yuriy Asaulenko]

我不 知道该如何处理它。

例如，对于未来5-30分钟的minuteki forex预测准确率不应超过55-57%，如果超过60%，那么显然值得仔细检查一切，当然，除非你有超HFT，你约会世界上所有的数据，可以获得金钱，以及借助暴力和敲诈。

40%已经很不错了。我曾经测试过，所以在30%的时候，利润或多或少。利润率约为25%。

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我不 知道该怎么做。

什么是100%的准确性？）你一定对某人笑过，可能是在用豌豆敲打墙壁很久之后，53-55%就是全部，关于70-90%的故事--废话，好吧，我得说多少次......

为什么要费力建立一个准确率为50%的模型？))随机交易比较容易，会有相同的结果。

这就是你们都在做的事情

3-5%不算什么，是误差范围，模型是完全建立在不同的原则之上的。

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这是不 一样的。

不是50％，而是55％，为了比较，从numerai拿数据，看看它有多少准确性和loglos...

为什么你认为每个人不是在自欺欺人，就是在卖弄风情，这就是市场...

好吧，从55%开始还是有可能的，如果几个对照样本是一样的，否则就是随机的。但它在几个样本中从来都是一样的。

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它必须接受良好的 训练。

我们不是在谈论理论上的废话，如果你不相信我，可以试试numerai日期，他们对真实的预测大致足够，但他们有一个长期的模型，盘中的预测更好，但不超过60%（有大量购买的数据）。

我们是我们自己的numero uno））好吧，好吧，也许在数万亿的数据上它是相关的，但我不在这样的大数据集上教它。

还有一种方法--设置概率阈值，当模型随着时间的推移开始变坏时，交易越来越少，结果是一切都开始在0.5左右摇摆，没有信号。但要做到这一点，就必须接受良好的阿库拉西训练。

[Ivan Negreshniy]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我们是我们自己的数字））好吧，好吧，也许在数万亿的数据上它是相关的，但我不在这样大的数据集上训练。

还有一种方法--设置概率阈值，当模型开始变坏时，随着时间的推移，交易越来越少，结果是一切都开始在0.5左右摇摆，没有信号。但应该从一开始就进行良好的精确性训练。

好吧，当模型破裂时，信号应该简单地消失，而不会以错误的形式造成交易损失，0.5可能是真正的目标值，0-OP_BUY，1-OP_SELL，因为它在MT4中被明智地指定：)

[mytarmailS]

你在预测指标中是否 以任何方式使用pp水平？