交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 829

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逆转45。

还有，你是在哪里找到CNTK的，如果不是秘密的话，有一个进化编程的DEAP库，而且没有什么复杂的东西，还有成吨的代码，虽然没有生成的例子，但那就太过分了？

这不是什么秘密。在Python中打开任何源代码。

 
格里戈里-乔宁。
没有神经网络。这就是遗传编程。

这里 呢？ 或者我看错了吗？

 
格里戈里-乔宁。
对于神经网络，我仍然选择CNTK。原因如下。在Python中，我想训练一个网络并存储训练后的网络。在C++中，用于MT的DLL，它使用一个经过训练的网络。这是因为连接训练有素的网络的便利性，我选择。Windows的C++中的Tensorflow是一种可怕的手鼓舞。

当然，这是开发商的选择。对我来说，Keras是一个完美的开始。的确，我用的是R的keras，没有跳舞。完成一篇文章，我将在其中展示这种变体。

也许在你的博客中，你可以简要地勾画出你的遗传编程实现的框图？

祝好运

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

这里 呢？ 或者我看错了吗？

那是很久以前的事了。我给了一个链接到其他存储库。这个资源库不是为这个论坛准备的。在我写的关于NS的地方，我写道我将回答所有关于代码的问题。
 
格里戈里-乔宁。
已经有很长一段时间了。我给了你一个链接到另一个存储库。这个资源库不是为这个论坛准备的。在我写的关于NS的地方，我写道，我将回答所有关于代码的问题。

你已经给出了答案，而且很清楚。祝好运

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这似乎是来自博弈论。这就是交易员的游戏方式和市场的游戏方式。

最可靠的秘密是在你不知道或不了解的时候，这里已经说了很多，ZZ是错误的目标，因为它应该是对过去的窥视。


在现实中，过去的数据只是用来寻找点（顶部和谷底），对于目标本身，他们根据未来的数据（在预测的顶部右侧）来计算回报或等级。

所以，事实上，没有偷看数据的训练。

但 "coryphaei "继续打着秘密知识的幌子向我们推销这种假货，但他们不能给我们承诺的证据，可能与度量衡是一样的......

 
伊万-内格雷什尼。
最可靠的秘密是在你不知道或不了解的时候，这里已经说了很多，ZZ是错误的目标，因为它应该是对过去的窥视。

当你不知道然后又忘记的时候，就更可靠了 :)

 
伊万-内格雷什尼。
最可靠的秘密是在你不知道或不了解的时候，这里经常有人说ZZ是错误的目标，因为据说它窥探了过去。


事实上，过去的数据只是用来寻找点（顶点和谷底），而回报或类别是根据未来的数据（预测顶点的右边）来计算目标本身。

也就是说，事实上，在训练数据中不存在偷看现象。

但我不知道这是否是真的，但如果他们是对的，他们继续向我们出售这种假货，而且他们不能向我们展示所承诺的证据，也许计量标准也是如此......

我纠正了，聪明人做的，我承认我的错误，ZZ是很酷的目标定位，RSI是很酷的功能，对不起，我白白地埋怨了。

 
阿利奥沙。

我纠正了，聪明的人指出了，我承认我的错误，ZZ是很酷的目标，RSI是很酷的芯片，我为白白的抱怨道歉。

rsi与returnee没有太大区别 )

 
阿廖沙。

我纠正了，聪明的人指出了，我承认我的错误，ZZ是很酷的目标，RSI是很酷的芯片，我为白白的抱怨道歉。

这不是埋怨，只是闲聊。

两天的时间，等待着跑步的结果，这证实了你所说的。


PS。

没有必要像上次那样把我写死。

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