交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2041 1...203420352036203720382039204020412042204320442045204620472048...3399 新评论 Александр Алексеевич 2020.10.25 10:00 #20401 elibrarius: 少一些树木，少一些深度，也许足够了，至少可以测试一下。 或者一台更好的电脑) Aleksey Vyazmikin 2020.10.25 10:33 #20402 马克西姆-德米特里耶夫斯基： 那里的时间是什么？周的日，月的日，日的小时，小时的分钟。时间是一个连续的值，而且有连续的类别。 这些不是时间的间隔吗？ 我也可以用分类标志来教--让我们检查一下效率，哪些岗位要做分类--所有的东西都与时间有关？ Aleksey Vyazmikin 2020.10.25 10:33 #20403 elibrarius: 我是这样做的： 1) 我创建一个字符串索引数组，其长度等于字符串的数量，用0到N个字符串的值来填充它2) 我对这个数组进行洗牌其中，RandomInteger()是 3）然后我在一个循环中取这些索引的所有值，并使用它们从主数组中获取所需的字符串，结果发现在混合索引后是一个伪随机字符串。 谢谢，我将尝试使用它! Aleksey Vyazmikin 2020.10.25 10:36 #20404 mytarmailS: 有没有人试着对大量的班级进行分类，比如说10k？它到底有没有作用？ 我可以尝试在CatBoost 上运行它--重置样本。 Rorschach 2020.10.25 10:36 #20405 我试着用通常的代码计算列平均数，结果令人惊喜。计算只花了几分之一秒，将索引文件读入内存则花了更长时间（30秒）。因此，暴力破解应该很快就能完成。 Rorschach 2020.10.25 10:38 #20406 Aleksey Vyazmikin: 这些不是时间间隔吗？我也可以用分类标志进行教学--让我们检查一下效果，哪些岗位要进行分类--任何与时间有关的东西？ 你也可以尝试去掉月份的日期。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.25 10:49 #20407 Rorschach: 你也可以尝试删除月份的日期。 进和出？ Rorschach 2020.10.25 11:22 #20408 是 Valeriy Yastremskiy 2020.10.25 15:02 #20409 Igor Makanu: 这正是情况，但只要你考虑原子，只要你决定考虑晶格，"一切都结束了"--在大多数情况下，解决这个问题非常困难，我曾经读到，通过他们使用神经网络的方式--他们更快地得到模拟过程的结果市场的情况也是如此，当我们看一两个点时，没有太多的选择--要么上升，要么下降，如果我们进行 "在这里，我们已经打开了一个订单，在这里，我们已经关闭了它"))))，一切都变得更加复杂。是的，这是某种生活结构，但它有一个行为模式--我们称它为模式或市场背景，这并不重要。研究历史上的行为是可能的，唯一剩下的就是决定未来要做什么。 仅仅是了解晶格的特性，就解决了最简单的粒子的排列，不仅是原子和电子及其自旋，还有夸克和一堆最简单的粒子。没有这种理解，就没有理解。 这在市场数据中。显然，教育也是如此，也就是说，人们应该分析被分析国家的学校和研究所的教科书，并得出结论) 预测社会的行为并不比预测个人/个体的命运更难。你有一个出生的家庭，教育等。 你必须猜测你的丈夫是否会忠诚。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.25 15:17 #20410 Rorschach: 是 得到了更多的树木，相当不错--在考试样本上，准确性超过60%。 事实证明，在寻找交易的同时，止损和出场是交织在一起的，这是符合逻辑的--如果交易已经做多，止损就不会被打掉，可能是因为它们是大的... 要附加的模型？ 1...203420352036203720382039204020412042204320442045204620472048...3399 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
少一些树木，少一些深度，也许足够了，至少可以测试一下。
那里的时间是什么？周的日，月的日，日的小时，小时的分钟。时间是一个连续的值，而且有连续的类别。
这些不是时间的间隔吗？
我也可以用分类标志来教--让我们检查一下效率，哪些岗位要做分类--所有的东西都与时间有关？
我是这样做的：
1) 我创建一个字符串索引数组，其长度等于字符串的数量，用0到N个字符串的值来填充它
2) 我对这个数组进行洗牌
其中，RandomInteger()是
3）然后我在一个循环中取这些索引的所有值，并使用它们从主数组中获取所需的字符串，结果发现在混合索引后是一个伪随机字符串。谢谢，我将尝试使用它!
有没有人试着对大量的班级进行分类，比如说10k？
它到底有没有作用？
我可以尝试在CatBoost 上运行它--重置样本。
这些不是时间间隔吗？
我也可以用分类标志进行教学--让我们检查一下效果，哪些岗位要进行分类--任何与时间有关的东西？
你也可以尝试去掉月份的日期。
你也可以尝试删除月份的日期。
进和出？
这正是情况，但只要你考虑原子，只要你决定考虑晶格，"一切都结束了"--在大多数情况下，解决这个问题非常困难，我曾经读到，通过他们使用神经网络的方式--他们更快地得到模拟过程的结果
市场的情况也是如此，当我们看一两个点时，没有太多的选择--要么上升，要么下降，如果我们进行 "在这里，我们已经打开了一个订单，在这里，我们已经关闭了它"))))，一切都变得更加复杂。
是的，这是某种生活结构，但它有一个行为模式--我们称它为模式或市场背景，这并不重要。
研究历史上的行为是可能的，唯一剩下的就是决定未来要做什么。
仅仅是了解晶格的特性，就解决了最简单的粒子的排列，不仅是原子和电子及其自旋，还有夸克和一堆最简单的粒子。没有这种理解，就没有理解。
这在市场数据中。显然，教育也是如此，也就是说，人们应该分析被分析国家的学校和研究所的教科书，并得出结论)
预测社会的行为并不比预测个人/个体的命运更难。你有一个出生的家庭，教育等。 你必须猜测你的丈夫是否会忠诚。
是
得到了更多的树木，相当不错--在考试样本上，准确性超过60%。
事实证明，在寻找交易的同时，止损和出场是交织在一起的，这是符合逻辑的--如果交易已经做多，止损就不会被打掉，可能是因为它们是大的...
要附加的模型？