交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 676

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亚历山大_K2。

不，马克西姆--我认为你只使用了一种输入方式--分钟上的增量。是这样吗？而且你需要尝试不同的东西!

而且只用一种软件产品工作，这非常重要。

然后，如果你不是太懒，就把实验结果与模型和软件产品的具体数据总结在一个表格中，并再次公布--用于记忆和思考。

不同的指标，震荡器，其他货币对，按频率分解 报价，增量，AR模型，VAR

股票图和以前的交易结果

很明显，这只是业余水平，你不可能什么都试。
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

各种指标、震荡器、其他货币对、按频率分解 报价、增量、AR模型、VAR

股权图和以往交易的结果

所有这些都在一个特定的程序中？哪一个？

你看，这条线已经变得太模糊了，我不知道该怎么说。你需要一种总结--预测结果的一般总结表。我还没有看到这一点。这就是为什么我认为一个分支不完整，但它已经失去了原来的意义。

 
亚历山大_K2。

而这都是在一个特定的节目中？哪一个？

在MQL5中 :)

alglib包是内置的，有一个NS

图书馆，右边

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

在MQL5中 :)

alglib包是内置的，有一个NS

更确切地说，是图书馆。

比如说，你能肯定地说，这个软件包用这样的输入数据做出了最好/最坏的预测吗？

这样，人们在未来就不会再碰它了？总结一下？

 
亚历山大_K2。

你看，这条线太模糊了，我不知道怎么说。你需要一种总结--预测结果的一般总结表。我还没有看到这一点。所以我认为这个分支不完整，但它已经失去了原来的意义。

因此，开始一个新的主题，如果感兴趣的话题，人们会拉起来。随着理论和实践已经有了经验）。

 
亚历山大_K2。

你能明确地说，例如，这个软件包在这样的输入数据下显示了最好/最差的预测吗？

这样，人们在未来就不会再碰它了？好吧，总结一下，因为它是？

我不能说这个软件包有什么不好的地方，一切都能正常工作，没有发现任何错误。

我对图书馆没有抱怨，我对自己或一般的方法有抱怨。

所以让他们有自己的想法 :)

这里所有NS的主要问题是过度学习

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这里概述的所有NS的主要问题是过度训练

而是说，学习成果接近50/50

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这里所有NS的主要问题是过度训练

你的NS中使用的神经元的最大数量是多少？国家安全局的结构是什么？

 

基本上，就我而言，这个话题可以说是用尽了。

分布和它们的尾巴万岁!!!!!:)))))))))))))))

 
elibrarius。

更有可能的是，学习结果接近于50/50

嗯，那是真正糟糕的时候 ))))

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