交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 330 1...323324325326327328329330331332333334335336337...3399 新评论 Renat Akhtyamov 2017.05.08 22:03 #3291 尤里-阿索连科。你只需要读几本书和上网就可以了。一个月前我也是在这种状态下）。我从SanSanych的文章开始，...我什么都不懂）。马克西姆-德米特里耶夫斯基 还没有完全形成神经网络，但结果已经很好。而在接近话题的中间，有人贴出了结果。没有什么事情会一下子发生）。读过关于神经网络的文章吗？这有什么意义呢？ 关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛 计算机学习：理论与实践（交易和超越）。 SanSanych Fomenko, 2017.05.08 17:38 你为什么要挑剔网络？他们不工作，就是这样，只是过去几个世纪的一种时尚，可能是第一个机器学习包的出现。还有更多有前途的：随机森林、各种阿达。而一般来说，caret shell包，它有几百个包，包括网格，你可以在它们之间做自动选择。PS。严重的网格，可能在这里 和这里 工作。作者在论坛上，削足适履，链接到MT4/5终端 ...辽宁省你怎么能认真地将R与skylab进行比较呢？某种质朴的包装，不在任何排名中...辽宁省而且这根本不是关于模型，而是关于数据挖掘。你找到了与目标变量相关的预测因子，你就是金子。其他都是智力游戏。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 22:08 #3292 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。读过关于神经网络的文章吗？那么这样的事情有什么意义呢？ 神经网络预测是纯粹的创造力，即使你彻底研究它们，也不是说你会找到一个模型，给你需要的结果......神经网络只是一个工具，你至少应该决定你想分析什么，为什么，什么交易风格，计划什么TS等等，然后为你的想法选择工具。如果你想在NS的帮助下找到TS，那是另一个问题，那么是的，数据挖掘、预测器的分析等等。如果你写道，你有一套报价，决定如何处理它们......然后在文章中寻找答案 :) Renat Akhtyamov 2017.05.08 22:12 #3293 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我不知道，我不能保证，如果你不好好做，你永远不会得到你想要的东西......如果你想在神经元网的帮助下找到TS，你必须创造自己的，你必须找出你想要什么和为什么，什么交易风格，什么TS的计划等等如果你想用NS找到TS，那是另一个问题，那么是的，数据挖掘，分析预测因素等等......问题是你是否应该开始，哪里是最好的开始。为了让你下定决心，我首先想了解，为了得到这样的结果，你可以尝试阅读什么。也就是说，如果我们从头到尾对待这项任务，我首先想问的是--有人有值得一提的工作成果吗？没有人显示任何东西...那么麻烦的意义何在？例如， 我展示了我的。我想在第一个阶段进行比较。 如果你在这里得到更好的结果，我很愿意潜心研究这个科学。 Renat Akhtyamov 2017.05.08 22:26 #3294 马克西姆-德米特里耶夫斯基。你写道，你有一套报价，所以决定你到底需要用它们做什么......我不知道怎么做，然后在文章中寻找答案 :)我没有一组报价，我有一个货币蛇，由一组高度相关的货币（不是货币对）组成。我想--我如何以正确的方式处理它？ Yuriy Asaulenko 2017.05.08 22:34 #3295 Renat Akhtyamov: 问题是你是否应该开始，哪里是最好的开始。为了做出决定，我首先想了解为了获得这样的结果，我可以尝试阅读什么。也就是说，如果你从头到尾对待这项任务，我首先想问的是--有人有值得的工作成果吗？没有人显示任何东西...那还费什么劲呢？数据挖掘不仅仅是关于神经网络和机器学习。这是一个非常大的领域，而这些技术在现实世界中的应用结果是惊人的。它是惊人的。在已经解决的任务中，有与交易任务类似的任务，并通过数据挖掘成功解决和解决了。真正有效的策略每年都在变得越来越复杂。例如，我在3天内独自创建了我的第一个策略，它工作了2年。现在它在任何设置下都无法工作--我是为了好玩才试的）。接下来的策略我已经做了一个多月了。大约2年时间，它也已经到了绝对的死亡状态。最后一个策略我已经纠结了大约半年了。交易逻辑变得太复杂了。我认为数据挖掘是唯一的出路。SanSanych选择了森林，我选择了神经网络，谁在其他方向上挖掘。而且一般来说，没有明确的解决方案）。一切都变了。ZS "这有什么意义？"- 桑桑尼茨有自己的看法，在他看来是这样。还远不能确定他是对的。但他也处理其他事情--随机森林，这完全是另一个话题。ZS2。例如，如果这些同样的神经网络能够识别图像（例如人脸），那么是什么阻止了它们识别市场准入 的模式。顺便说一下，这个任务比较简单。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 22:48 #3296 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。我没有一套报价，而是由一组高度相关的货币（不是货币对）组成的货币蛇。我在想--我怎样才能正确地进行交易？ 我真的不知道这是一条什么样的货币蛇。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 22:52 #3297 尤里-阿索连科。ZS2。例如，如果同样的神经网络能识别图像（例如人脸），那么有什么能阻止它们识别进入市场 的模式。顺便说一下，这个任务比较简单。 是的，但这样的帽子需要在gtx 1080ti上连续训练一个月:)有非常复杂的递归网络，需要输入大量的例子，以唤醒至少一些识别智能:)这是我所知道的，计算机视觉需要很长的时间来训练。 Renat Akhtyamov 2017.05.08 22:57 #3298 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我对它了解不多......如果你能给我一些关于这种货币蛇的更多信息）一些链接 维基，逐字记录。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 23:01 #3299 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。 维基，逐字记录 那么，货币蛇早已离开了它的隧道，不复存在。如果你指的是一个集群指标（la force of currencies），我自己很快就会在它上面栓上一个网格:) Yuriy Asaulenko 2017.05.08 23:04 #3300 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 是的，但这样的帽子需要在gtx 1080ti上连续训练一个月:)有非常复杂的递归网络，需要大量的例子被输入，以便至少唤醒一些识别智能)嗯，据我所知，计算机视觉需要很长的时间来训练比方说，手写识别是一个不复杂的神经元，分几个层次。网上甚至有副本，有培训和结果演示。而一个人在惊奇的公众面前学习）。对于市场模式，我想，如果你在1米上工作，那么2-3周的历史学习就足够了。那么，要学习，比方说，几天的时间，没有问题。一般来说，我打算解决一个与你（雷舍托夫）的系统类似的问题，但在诚实的神经元上，看看接下来会怎样。 1...323324325326327328329330331332333334335336337...3399 新评论 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
你只需要读几本书和上网就可以了。一个月前我也是在这种状态下）。我从SanSanych的文章开始，...我什么都不懂）。
马克西姆-德米特里耶夫斯基 还没有完全形成神经网络，但结果已经很好。而在接近话题的中间，有人贴出了结果。
没有什么事情会一下子发生）。
读过关于神经网络的文章吗？
这有什么意义呢？
关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛
计算机学习：理论与实践（交易和超越）。
SanSanych Fomenko, 2017.05.08 17:38
你为什么要挑剔网络？他们不工作，就是这样，只是过去几个世纪的一种时尚，可能是第一个机器学习包的出现。
还有更多有前途的：随机森林、各种阿达。而一般来说，caret shell包，它有几百个包，包括网格，你可以在它们之间做自动选择。
PS。
严重的网格，可能在这里 和这里 工作。作者在论坛上，削足适履，链接到MT4/5终端 ...
辽宁省
你怎么能认真地将R与skylab进行比较呢？某种质朴的包装，不在任何排名中...
辽宁省
而且这根本不是关于模型，而是关于数据挖掘。你找到了与目标变量相关的预测因子，你就是金子。
其他都是智力游戏。
读过关于神经网络的文章吗？
那么这样的事情有什么意义呢？
神经网络预测是纯粹的创造力，即使你彻底研究它们，也不是说你会找到一个模型，给你需要的结果......神经网络只是一个工具，你至少应该决定你想分析什么，为什么，什么交易风格，计划什么TS等等，然后为你的想法选择工具。如果你想在NS的帮助下找到TS，那是另一个问题，那么是的，数据挖掘、预测器的分析等等。
如果你写道，你有一套报价，决定如何处理它们......然后在文章中寻找答案 :)
我不知道，我不能保证，如果你不好好做，你永远不会得到你想要的东西......如果你想在神经元网的帮助下找到TS，你必须创造自己的，你必须找出你想要什么和为什么，什么交易风格，什么TS的计划等等如果你想用NS找到TS，那是另一个问题，那么是的，数据挖掘，分析预测因素等等......
问题是你是否应该开始，哪里是最好的开始。
为了让你下定决心，我首先想了解，为了得到这样的结果，你可以尝试阅读什么。
也就是说，如果我们从头到尾对待这项任务，我首先想问的是--有人有值得一提的工作成果吗？
没有人显示任何东西...
那么麻烦的意义何在？
例如， 我展示了我的。
我想在第一个阶段进行比较。
如果你在这里得到更好的结果，我很愿意潜心研究这个科学。你写道，你有一套报价，所以决定你到底需要用它们做什么......我不知道怎么做，然后在文章中寻找答案 :)
我没有一组报价，我有一个货币蛇，由一组高度相关的货币（不是货币对）组成。
我想--我如何以正确的方式处理它？
问题是你是否应该开始，哪里是最好的开始。
为了做出决定，我首先想了解为了获得这样的结果，我可以尝试阅读什么。
也就是说，如果你从头到尾对待这项任务，我首先想问的是--有人有值得的工作成果吗？
没有人显示任何东西...
那还费什么劲呢？
数据挖掘不仅仅是关于神经网络和机器学习。这是一个非常大的领域，而这些技术在现实世界中的应用结果是惊人的。它是惊人的。
在已经解决的任务中，有与交易任务类似的任务，并通过数据挖掘成功解决和解决了。
真正有效的策略每年都在变得越来越复杂。例如，我在3天内独自创建了我的第一个策略，它工作了2年。现在它在任何设置下都无法工作--我是为了好玩才试的）。
接下来的策略我已经做了一个多月了。大约2年时间，它也已经到了绝对的死亡状态。
最后一个策略我已经纠结了大约半年了。交易逻辑变得太复杂了。我认为数据挖掘是唯一的出路。SanSanych选择了森林，我选择了神经网络，谁在其他方向上挖掘。而且一般来说，没有明确的解决方案）。一切都变了。
ZS "这有什么意义？"- 桑桑尼茨有自己的看法，在他看来是这样。还远不能确定他是对的。但他也处理其他事情--随机森林，这完全是另一个话题。
ZS2。例如，如果这些同样的神经网络能够识别图像（例如人脸），那么是什么阻止了它们识别市场准入 的模式。顺便说一下，这个任务比较简单。
我没有一套报价，而是由一组高度相关的货币（不是货币对）组成的货币蛇。
我在想--我怎样才能正确地进行交易？
我真的不知道这是一条什么样的货币蛇。
ZS2。例如，如果同样的神经网络能识别图像（例如人脸），那么有什么能阻止它们识别进入市场 的模式。顺便说一下，这个任务比较简单。
是的，但这样的帽子需要在gtx 1080ti上连续训练一个月:)有非常复杂的递归网络，需要输入大量的例子，以唤醒至少一些识别智能:)这是我所知道的，计算机视觉需要很长的时间来训练。
我对它了解不多......如果你能给我一些关于这种货币蛇的更多信息）一些链接
维基，逐字记录
那么，货币蛇早已离开了它的隧道，不复存在。
如果你指的是一个集群指标（la force of currencies），我自己很快就会在它上面栓上一个网格:)
是的，但这样的帽子需要在gtx 1080ti上连续训练一个月:)有非常复杂的递归网络，需要大量的例子被输入，以便至少唤醒一些识别智能)嗯，据我所知，计算机视觉需要很长的时间来训练
比方说，手写识别是一个不复杂的神经元，分几个层次。网上甚至有副本，有培训和结果演示。而一个人在惊奇的公众面前学习）。
对于市场模式，我想，如果你在1米上工作，那么2-3周的历史学习就足够了。那么，要学习，比方说，几天的时间，没有问题。
一般来说，我打算解决一个与你（雷舍托夫）的系统类似的问题，但在诚实的神经元上，看看接下来会怎样。