交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1623

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法尔哈特-古扎罗夫。

是否有一个账户监控器？

不，交易刚刚开始，甚至还没有开始，因为全倾斜机仍在测试可靠性。事实上，由于期货在今天结束，所以在过去的一两个星期里，报价纯粹是技术上的工作，任何系统都开始工作，甚至是一般的。明天我们将切换到一个新的期货。在引言的开始，事情总是很困难，我们将看到有...
 
Mihail Marchukajtes:
不，交易才刚刚开始，甚至还没有开始，因为全机还在进行可靠性测试。事实上，由于期货今天结束，所以最后一两个星期的报价是纯技术性的工作，任何系统都开始工作，甚至是一般的。明天我们将切换到一个新的期货。在引言的开始，事情总是很困难，我们将看到有...

我明白了，我也在测试中，但时间太长了）））。目前没有箭头图片，只有这张图（利润为点）。


当然这可能只是一个巧合））。

 
叶夫根尼-迪尤卡。
不是这样的...
一个模型（一个神经网络）并不能给出正确的结果。它可以学到一些东西，但这还不够。这就是为什么我做了20-25个具有不同输入的模型。现在我有25个模型同时发出信号，他们的意见在最后的预测中被考虑了一定的权重。 一个模型的计算大约需要0.5-0.7秒，总计15-20秒+你还需要准备25个模型的输入日期，每一分钟都是大量的工作 ))如果我在Python中正确使用多线程，答案可以减少到1-3秒，但我还没有这样做。
我分别训练模型，在正常模式下，即从一年的历史时期收集数据集，然后照常训练。

目标是什么？

 
叶夫根尼-迪尤卡。
不是这样的...
一个模型（一个神经网络）并不能给出正确的结果。它可以学到一些东西，但这还不够。这就是为什么我做了20-25个具有不同输入的模型。 现在我有25个模型同时发出信号，他们的意见在最后的预测中被考虑了一定的权重。一个模型的计算大约需要0.5-0.7秒，总计15-20秒+你还需要准备25个模型的输入日期，每一分钟都是大量的工作 ))如果我在Python中正确使用多线程，答案可以减少到1-3秒，但我还没有这样做。
我分别训练模型，在正常模式下，即从一年的历史时期收集数据集，然后照常训练。
感觉就像你每分钟都在训练一个模型。通常需要千分之一秒的时间来获得训练好的模型的结果。
 
elibrarius。
感觉就像你每分钟都在训练一个模型。训练好的模型通常需要千分之一秒的时间来产生结果。
有不同的型号和不同的硬件。几千秒？
 
叶夫根尼-迪尤卡。
森林和助推器的速度非常快。神经网络的速度稍慢。
 
mytarmailS:

目标是什么？

没有目标，一律平等
 
叶夫根尼-迪尤卡。
没有目标，一律平等

你是什么意思，我是说什么是Y？

 
叶夫根尼-迪尤卡。
不是这样的...
一个模型（神经网络）并不能给你带来你需要的结果。它可能会学到一些东西，但这是不够的。这就是为什么我做了20-25个有不同投入的模型。现在我有25个模型同时发出信号，他们的意见在最后的预测中被考虑了一定的权重。 一个模型的计算大约需要0.5-0.7秒，总计15-20秒+你还需要准备25个模型的输入日期，每分钟都是大量的工作 ))如果我在Python中正确使用多线程，答案可以减少到1-3秒，但我还没有这样做。
我分别训练模型，在正常模式下，即从一年的历史时期收集数据集，然后照常训练。

嗯，"0.5-0.7秒的计算 "对MLP来说有点多，也许你是先教后算，在小数据集上用滑动窗口计算？

让我们按顺序来看看。

1 什么是原始数据（股票代码，时间范围）？

2 训练数据集的大小是多少（1k,10k,100k...）？

3 什么样的功能

4 什么是目标

5 什么样的网格


足够开始...

 
凯沙-鲁托夫。

嗯，"0.5-0.7秒的计算 "对MLP来说有点多，也许你是先教后算，在小数据集上用滑动窗口计算？

让我们按顺序进行。

1 什么是原始数据（股票代码，时间范围）？

2 训练数据集的大小是多少（1k,10k,100k...）？

3 什么样的功能

4 什么是目标

5 什么样的网格


是足够的，开始...

你也应该把灯照在你的眼睛上))

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