交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 392

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这是NS在样本外工作的信号价格

而这是比信号好0.00050个点的入场。

交易量较小，但曲线的id要好得多，而且在信号处有输出，没有50点好。这意味着，在这种情况下，曲线会更加完美。这就是你的状态优势....

 
一句话。帮助在GPU上运行JPrediction??????
 
Mihail Marchukajtes:

什么意思？与JPrediction的链接？

从字面上看，是的。
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

从字面上看，是的。

我在私信中发给你了。
 
Mihail Marchukajtes:
一句话。帮助在GPU上运行JPrediction??????

我应该先在mql上重写，没有必要在一个单独的程序中，这不方便
Mihail Marchukajtes:

我把它复制到了个人信息中。

谢谢
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

好吧，我们需要先用mql重写，不需要单独的程序，这不方便
见

这样一来，MQL5中的代码将成为输出。这将需要一些时间来重写。 在这种情况下，你可以在你的虚拟机上启动它，结果将是一个MQL5的代码。最主要的是学习如何在小部件上运行它。即使是20倍的增量也会是一个成功。IMHO
 
Mihail Marchukajtes:

所以，结果就是MQL5中的代码。重写它需要时间，但这样你可以在显卡上运行，结果就是MQL5的代码。最主要的是学习如何在小部件上运行它。即使是20倍的增量也会是一个成功。IMHO


很奇怪，为什么作者不再支持这个网站了。 据我所知，开发已经转入地下一段时间了。

而在gpu上进行并行计算是从事神经网络工作的人应该考虑的第一件事)

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。


我不知道为什么作者不再支持该网站，我知道该网站的发展已经转入地下一段时间了。

而GPU上的并行化是一个从事神经网络工作的人应该考虑的第一件事)


那么在第三版之后，出现了并行化，我当时就写了这个东西，能并行化就好了。就像我所理解的那样，该程序将数据向上和向下扭曲。随机划分100次，在每次划分时，训练1000个epochs。总之，事情是这样的。换句话说，这一点是ON/OFF。他支持它，但在另一个地方，然后因为它消失了。我想也许他是生病了还是什么。但由于他消失得太突然，我认为它的回归是没有计划的。鉴于他曾经说过，他很快就会去，但在哪里呢？人们只能猜测和使用我们所拥有的东西，不幸的是 :-(
 

但最新版本的预测器也是相当可行的。这是从05.22到现在的工作结果，比信号价格好0.00050点。在我看来，这似乎是很可行的。


 
Mihail Marchukajtes:

好吧，在第三版出现了并联后，我当时就给他写了这封信，说并联会很好。就像我所理解的那样，该程序在纵向和横向上都对数据进行了扭曲。随机划分100次，在每次划分时，训练1000个epochs。总之，事情是这样的。换句话说，这一点是ON/OFF。他支持它，但在另一个地方，然后因为它消失了。我想也许他是生病了还是什么。但由于他消失得太突然，我认为它的回归是没有计划的。鉴于他曾经说过，他很快就会去，但在哪里呢？人们只能猜测和使用我们所拥有的东西，不幸的是 :-(

是的，一般来说，通过手势计数需要很长时间，在工作室里，决策树是即时计数的，但让我们看看会有什么样的误差，甚至比较模型也很有趣......这是否有意义......
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