交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1939

[Renat Akhtyamov]

mytarmailS:

你比你坐着的那面墙还笨，在拖车上过马路不可能达到极值......

带上你的彼得，去优化随机指标，这是你能做的全部。

祝您好运...

你在极端的地方什么都没有

它正疯狂地放慢速度。

即使用肉眼也能看到它

不然的话，就是自欺欺人了

;)

这个不慢，没有神经元，MQL4代码只有4行（珠宝没有考虑在内）。

但它仍然对交易没有帮助。

https://www.mql5.com/ru/forum/335428/page26

[Maxim Dmitrievsky]

Rorschach:

这条蟒蛇是一个迷人的东西。我必须做一个搅拌。我在写。

它发出的是废话。我在循环输入和输出之前对其进行了重设，它可以正常工作。你可以检查每一个步骤。

tmpIn=In
tmpOut=Out
I=np.arange(len(Out))
np.random.shuffle(I)
for i in range(len(Out)):
  In[i]=tmpIn[I[i]]
  Out[i]=tmpOut[I[i]]

而这里有1行。

random.shuffle(In)

random.shuffle(Out)

tmpIn=In
tmpOut=Out

你们的变量分别指向同一个对象List，通过给In或Out分配不同的值，它们会自动变为tmpIn和tmpOut，因为这两个变量指向同一个对象。

这与

for i in range(len(Out)):
  In[i]=In[I[i]]
  Out[i]=Out[I[i]]

所以它是一个混杂的，所以它不需要是

tmpIn=In.copy()
tmpOut=Out.copy()

那么这些变量将指的是List对象的不同副本

所有的Python变量都是对象引用

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

X "里有什么？

数据是否与训练时一样？

你问的这个问题很奇怪，我怎么知道，我以为你知道呢！"。我不知道这个函数的键是什么。以及它应该是什么...

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

给我看看你的睫毛膏，还是你是个白痴？ 你不为你说的话负责？

你刚刚得到这个消息吗？))

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

总之，我的朋友们，模式确实存在，你只需要知道如何看到它们，而算法比人类更能看到它们 )

我不认为这是随机的。

你用什么算法来寻找匹配？

回报的模式很有趣

[Реter Konow]

mytarmailS:

...

带着你的彼得去做随机优化，这就是你能做的一切

....

你的无礼是白费的。我没有说任何关于巫师、随机指数和策略的事情。如果你不理解，你并不比墙更聪明。我只是惊讶于旨在实现难以理解的结果的动机、努力工作和耐心。曾经对神灵和其他世界的信仰迫使人们建造金字塔，即以此类推，从事意义不大的宏伟事业。如果你想从你的劳动中获得回报，那就是在出售专利上，但你却一直 "崇拜 "外汇。这就是为什么我对你的固执感到惊讶。你以为你很聪明吗？

[Valeriy Yastremskiy]

Retag Konow:
你的无礼是白费的。我没有说任何关于巫师、随机指数和策略的事情。如果你不理解，你也不会比墙更聪明。我只是惊讶于他们的积极性、努力工作和耐心，以达到不可理解的结果。曾经对神灵和其他世界的信仰迫使人们建造金字塔，即以此类推，从事意义不大的宏伟事业。如果你寻找你的劳动的回报，那就是在出售专利上，但你却一直 "崇拜 "着外汇。这就是为什么我对你的固执感到惊讶。你还以为自己很聪明？

R或python在此线程中必须知道，态度和理解将立即提高))))

[Mihail Marchukajtes]

Reg Konow:
我想我终于理解了MO的 "秘密 "含义--这些是在一个不变体的提取/形成过程中对其多态包络的数学处理方法。顺便说一下，这就是为什么用整数矩阵来分析/覆盖数据的原因--只有形式上有这么多参数，而本质上是由一组最小的参数来表征的。因此，NS层是物体的层次结构，它通过各层进行缩放。从哲学的角度来看，一切都很清楚。

听你说，你是这样的专家，你的二维码在我的脑海中并不适用。你明白自己在说什么吗？

[Valeriy Yastremskiy]

Mihail Marchukajtes:
听你说，你是这样的专家，你的二维码在我的脑海中并不适用。你明白你在说什么吗？

我的妻子是应用数学专业毕业的。 我读给她听，她花了五分钟的时间谈论一些近似的、与现实脱节的东西))))它是ophisms))))

[Rorschach]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

所有的Python变量都是对象引用

谢谢，有这样一个版本。

但没有它我也有足够的惊喜。输入和输出numpy数组。进是二维的，出是一维的。复制时Out和tmpOut相同，但In和tmpIn不同。我想通过np.random.shuffle 复制一行，但由于某些原因，In的最后一列是不同的。我还需要将它们同步洗牌。