交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3025

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СанСаныч Фоменко #:

你是在跟埃及人说话还是在跟我说话？

我注意到，我对你在这个话题上的表现非常满意。

你想从一个在酒店为我倒咖啡的阿拉伯人那里得到什么？
都画出来了，都描述出来了，你还需要什么？
 
Aleksey Vyazmikin #:

很好，重要的是开始行动！:)

我找不到任何现成的解决方案，我必须解析树形结构。这需要一点时间。
 

MO代表背景，mashka 代表交易 )))

交易的关键在于风险/利润，而不是阿库拉西......在我看来


a, MO 只是一个工具，用来描述您对市场的理解，您的模型...

如果没有模型，你认为 MO 就是人工智能，它本身就是一切，那么你就会有很长一段时间的麻烦....。

 
mytarmailS mashka 代表交易 )))

交易的关键在于风险/利润，而不是阿库拉西......IMHO


a, MO 只是一个工具，用来描述您对市场的理解，您的模型....

如果没有模型，你认为 MO 就是人工智能，它本身就是一切，那么你就会有很长一段时间的麻烦....。

黄色的是自适应吗？ 它在中间，是水平的。

 
Ivan Butko #:

黄色的是适应性吗？ 是中间横着的那个。

不，只是普通的。

 
Maxim Dmitrievsky #:
那就是 100 年。
从哪一天到 OOS 的哪一天？我想应该是几个月吧。
 
Maxim Dmitrievsky #:
我没有找到任何现成的解决方案，我必须解析树状结构。这需要更长的时间。

是的，我在 R 中也是这样--它以自己奇怪的方式保存树结构。然后我有一个单独的解析器来提取树叶。

 
mytarmailS #:

你用什么库可以立即得到不等式的叶子规则？

 
Aleksey Vyazmikin #:

是的，我在 R 中也是这么做的--它以自己奇怪的方式保存树结构。然后我有一个单独的解析器来提取树叶。

就像这样，你可以按照模型中的最大重要性、属于某个类别的概率和使用频率进行排序。

今天就到这里吧。


 
Maxim Dmitrievsky #:

您可以按照模型中的最大重要性、类别成员的概率和使用频率进行排序。

今天就到这里吧。


很有效

你是否将预测因子编码为主样本中的数字？

1...301830193020302130223023302430253026302730283029303030313032...3399
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