交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3158 1...315131523153315431553156315731583159316031613162316331643165...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2023.07.25 16:44 #31571 与判定者打交道是一种西西弗斯式的劳动,也是一种理解永恒无限的尝试。您已经从一条曲线中提取了这么多,足够您的子孙后代享用了。)阿列克谢已经把它们分成了原子。只要有足够多的原子就够了。我一直是这么说的,我的观点没有改变。 Aleksey Nikolayev 2023.07.25 16:48 #31572 Aleksey Vyazmikin #:伪代码指的是公式:)至于 R 代码--谢谢--我错过了。我知道有函数代码,但代码本身,比如从文件中读取,是否有注释?我还没想出如何让它工作。你成功了吗? 据我所知,在交互会话中使用 R 的命令是注释出来的。首先加载整个脚本以定义函数,然后逐行加载命令,每执行完一条就按回车键。这可能是科学出版物的标准--只依赖命令行,避免使用 Rstudio 等环境。 Aleksey Vyazmikin#: 我以前没有在 MQL5 中实现过树的构建 -Forester 在这方面有更多经验。不过,我想除了数组之外,我还会使用向量和矩阵--使用它们代码会更快。另外,据我所知,由于需要完整的枚举,因此可以使用 OpenCL。但我不知道在这种情况下什么是 "模板"。既然在 R 中有代码,那么一开始就了解这一切是否有意义是合理的。文章中的样本只使用了少量预测因子,而我使用的预测因子要多出一个数量级,当然单个预测因子的信息量也更少。总的来说,我感兴趣的不仅仅是用它来比较两个样本,而是用它来检测数据中的异常情况--我认为这才是王道。我们的想法是,我们有一组叶子,即使它们很相似,如果我们发现某个预测因子的行为异常,我们只需禁用所有使用该预测因子的叶子,同时检查与该组叶子的相关性。理想情况下,如果能及时发现,这将允许模型继续运行,尽管可信度较低。 为了简洁起见,我将数据收集和类模板中的 CTree 树称为 CTree 树,这似乎是不可避免的。 异常检测包含在目标中--我们正在寻找火灾异常频繁的地方。 PS.前段时间,我在信中提到了泊松分布的使用,在此将其开发为工作代码。 mytarmailS 2023.07.25 17:03 #31573 Maxim Dmitrievsky #: 结果就像大象和智者的故事一样。书上什么都有,但他们需要在论坛上用手指复述才能明白这是一头大象。 有必要在 "高层次 "上解释这一切是为了什么,然后再逐点行动,但你却立即从 "低层次 "的细节入手,用术语,没有任何结构。有术语,无结构。 没有人真正理解或能够理解任何东西。 这就好比你在台上说了十遍 "abra-cadabra",然后说:"如果你不明白,就去看书吧。 当然,没人听得懂,当然也没人 愿意看书...... R中有 100 个软件包,我不知道去哪里找。 应该是什么样的算法集群? CRAN Task View: Causal Inference cran.r-project.org Overview Maxim Dmitrievsky 2023.07.25 17:14 #31574 mytarmailS #:有必要在正常的 "高层次 "上解释这一切是为了什么,然后再逐点行动,但你却立即从 "低层次 "的细节开始,用术语,没有任何结构。有术语,无结构......没有人听得懂,也没有人能听懂这就好比你在台上说了十遍 "abra-cadabra",然后说:"如果你不明白,就去看书吧。当然没有人听得懂,当然也没有 人会去读 这里有 100 个R 软件包,我都不知道去哪里找......应该是什么样的算法集群呢? 我马上写道,我会讨论这个材料,因为我对它很感兴趣。我还写了我对这个话题的想法。我根本不想参与洗眼。 mytarmailS 2023.07.25 17:23 #31575 Maxim Dmitrievsky #: 我直接写道,我会讨论这个材料,因为我对它很感兴趣。我还写了我对这个话题的看法。我不想参与任何废话。 我把它称为表达自己想法并保持一致的能力 Maxim Dmitrievsky 2023.07.25 17:25 #31576 mytarmailS #:我认为这就是表达清晰、前后一致。 我是非常一致的。你必须通过阅读才能看到大象。问把什么放在哪里是没有意义的。而这本书是前后一致的。从为什么相关不是因果关系开始。区别是什么?以及如何做人和做事。为什么预测模型是关联的,不管你如何训练它们,也不管你没有搜索哪些特征。 mytarmailS 2023.07.25 17:29 #31577 Maxim Dmitrievsky #: 我的观点非常一致。要想看到大象,就必须读懂它。问把什么放在哪里毫无意义。 是的,毫无意义! 书中并没有说你如何将其应用于市场,但在这里,你可以分几个要点来理解它,并在 20 分钟内进行测试,而不是读一个星期的难以理解的东西,得出难以理解的结果。 Maxim Dmitrievsky 2023.07.25 17:34 #31578 讨论是指你读完之后想讨论一下。我又不是要你向我解释你的胡言乱语。如果你像 Sanych 一样只想发泄你的愤慨,那就白费力气了:)好像对他来说,这是不符合他的世界观的某种刺激。他这样吐槽,那样吐槽,一切都与他擦肩而过:) mytarmailS 2023.07.25 17:41 #31579 Maxim Dmitrievsky #: 讨论是指你读完之后想讨论一下。我又不是要你向我解释你的垃圾行为。 你只能和这个主题里的人讨论,这里没有这样的人。 我建议你解释一下如何使用它,这样我就可以自己运行并测试了... 如果能用,那就应该去读读书,深入了解一下,然后我们再进一步讨论....。 但现在,这个话题的地位与其他话题相同... Maxim Dmitrievsky 2023.07.25 17:44 #31580 mytarmailS #:您只能与同在这个主题中的人讨论,这里没有这样的人我建议正常解释如何使用它,这样我就可以自己运行并测试它....。如果能用,那就应该读读这本书并进入其中,然后我们再进一步讨论....。但现在,这个话题的地位和其他话题一样。 能做什么,不能做什么,由你们自己决定。我从未坚持。我对有这方面经验的人很感兴趣。如果行不通,我们就不会有一整个版块了。 1...315131523153315431553156315731583159316031613162316331643165...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
伪代码指的是公式:)
至于 R 代码--谢谢--我错过了。我知道有函数代码,但代码本身,比如从文件中读取,是否有注释?
我还没想出如何让它工作。你成功了吗?
据我所知,在交互会话中使用 R 的命令是注释出来的。首先加载整个脚本以定义函数,然后逐行加载命令,每执行完一条就按回车键。这可能是科学出版物的标准--只依赖命令行,避免使用 Rstudio 等环境。
我以前没有在 MQL5 中实现过树的构建 -Forester 在这方面有更多经验。
不过,我想除了数组之外,我还会使用向量和矩阵--使用它们代码会更快。另外,据我所知,由于需要完整的枚举,因此可以使用 OpenCL。
但我不知道在这种情况下什么是 "模板"。
既然在 R 中有代码,那么一开始就了解这一切是否有意义是合理的。
文章中的样本只使用了少量预测因子,而我使用的预测因子要多出一个数量级,当然单个预测因子的信息量也更少。
总的来说,我感兴趣的不仅仅是用它来比较两个样本,而是用它来检测数据中的异常情况--我认为这才是王道。
我们的想法是,我们有一组叶子,即使它们很相似,如果我们发现某个预测因子的行为异常,我们只需禁用所有使用该预测因子的叶子,同时检查与该组叶子的相关性。理想情况下,如果能及时发现,这将允许模型继续运行,尽管可信度较低。
为了简洁起见,我将数据收集和类模板中的 CTree 树称为 CTree 树,这似乎是不可避免的。
异常检测包含在目标中--我们正在寻找火灾异常频繁的地方。
PS.前段时间,我在信中提到了泊松分布的使用,在此将其开发为工作代码。
结果就像大象和智者的故事一样。书上什么都有,但他们需要在论坛上用手指复述才能明白这是一头大象。
有必要在 "高层次 "上解释这一切是为了什么,然后再逐点行动,但你却立即从 "低层次 "的细节入手,用术语,没有任何结构。有术语,无结构。
没有人真正理解或能够理解任何东西。
这就好比你在台上说了十遍 "abra-cadabra",然后说:"如果你不明白,就去看书吧。
当然,没人听得懂,当然也没人 愿意看书......
R中有 100 个软件包,我不知道去哪里找。 应该是什么样的算法集群?
有必要在正常的 "高层次 "上解释这一切是为了什么,然后再逐点行动,但你却立即从 "低层次 "的细节开始,用术语,没有任何结构。有术语,无结构......
没有人听得懂,也没有人能听懂
这就好比你在台上说了十遍 "abra-cadabra",然后说:"如果你不明白,就去看书吧。
当然没有人听得懂,当然也没有 人会去读
这里有 100 个R 软件包,我都不知道去哪里找......应该是什么样的算法集群呢?
我直接写道,我会讨论这个材料,因为我对它很感兴趣。我还写了我对这个话题的看法。我不想参与任何废话。
我把它称为表达自己想法并保持一致的能力
我认为这就是表达清晰、前后一致。
我的观点非常一致。要想看到大象,就必须读懂它。问把什么放在哪里毫无意义。
是的,毫无意义!
书中并没有说你如何将其应用于市场,但在这里,你可以分几个要点来理解它,并在 20 分钟内进行测试,而不是读一个星期的难以理解的东西,得出难以理解的结果。
讨论是指你读完之后想讨论一下。我又不是要你向我解释你的垃圾行为。
你只能和这个主题里的人讨论,这里没有这样的人。
我建议你解释一下如何使用它,这样我就可以自己运行并测试了...
如果能用,那就应该去读读书,深入了解一下,然后我们再进一步讨论....。
但现在,这个话题的地位与其他话题相同...
您只能与同在这个主题中的人讨论,这里没有这样的人
我建议正常解释如何使用它,这样我就可以自己运行并测试它....。
如果能用,那就应该读读这本书并进入其中,然后我们再进一步讨论....。
但现在,这个话题的地位和其他话题一样。