분명히 나는 모델을 생성하기 위해 다른 개념을 제안했습니다. 훈련 샘플에서 규칙을 검색하고 이러한 규칙이 테스트 샘플에서 주장될 때 catboost에서 비슷한 것이 사용되었을 수 있습니다. 그래서 샘플의 일부에 대해 훈련을 받았습니다. 그런 다음 전체 사용 가능한 기록 및 동일한 선택에 대해 수신된 규칙(잎)을 확인했지만 실제로는 모델의 잎 수 측면에서 더 효율적입니다. 네, 완전히 독립적인(리프 생성(교육) 및 모델 선택에 참여하지 않음) 샘플에 대한 검증은 없습니다. 주요 아이디어는 설명된 이벤트의 수가 충분히 클 경우 모델에서 결정을 내리는 데 사용되는 리프가 적을수록 이 모델이 더 안정적이라는 것입니다.
거래 시스템은 바가 열릴 때 작동하므로 여기서 진드기는 그러한 역할을 하지 않습니다.
내 파일에 기록이 2018년 10월까지만 있었다는 것을 기억했습니다. 이제 11월과 12월에 테스트할 것입니다. 이것은 독립 샘플이 될 것입니다.
개장 가격 이라면 정상입니다. 바람직하게는 예, 표지판, 잎 또는 기타의 수를 줄이십시오. 덜 적합합니다.
감사합니다. 하지만 파이썬과 R 사이의 다리에 관한 것이 아닙니까? 그러나 나는 이상적인 모델을 믿지 않지만 결과 모델(잎이나 나무 조각)에서 유용한 정보를 얻고 싶습니다. kzhtboost는 주로 제가 사용하는 R 스크립트보다 훨씬 빠르게 작동하기 때문에 흥미롭습니다.
그리고 여기 결과가 있습니다 - 나는 진짜 진드기를 위해 특별히 했습니다.
분명히 나는 모델을 생성하기 위해 다른 개념을 제안했습니다. 훈련 샘플에서 규칙을 검색하고 이러한 규칙이 테스트 샘플에서 주장될 때 catboost에서 비슷한 것이 사용되었을 수 있습니다. 그래서 샘플의 일부에 대해 훈련을 받았습니다. 그런 다음 전체 사용 가능한 기록 및 동일한 선택에 대해 수신된 규칙(잎)을 확인했지만 실제로는 모델의 잎 수 측면에서 더 효율적입니다. 네, 완전히 독립적인(리프 생성(교육) 및 모델 선택에 참여하지 않음) 샘플에 대한 검증은 없습니다. 주요 아이디어는 설명된 이벤트의 수가 충분히 클 경우 모델에서 결정을 내리는 데 사용되는 리프가 적을수록 이 모델이 더 안정적이라는 것입니다.
거래 시스템은 바가 열릴 때 작동하므로 여기서 진드기는 그러한 역할을 하지 않습니다.
내 파일에 기록이 2018년 10월까지만 있었다는 것을 기억했습니다. 이제 11월과 12월에 테스트할 것입니다. 이것은 독립 샘플이 될 것입니다.개장 가격 이라면 정상입니다. 바람직하게는 예, 표지판, 잎 또는 기타의 수를 줄이십시오. 덜 적합합니다.
외향적이고 이상한 개 해와 덜 이상한 돼지의 발병과 함께 :D
이 문제가 여기서 해결된 것 같 습니까?
감사합니다. 하지만 파이썬과 R 사이의 다리에 관한 것이 아닙니까? 그러나 나는 이상적인 모델을 믿지 않지만 결과 모델(잎이나 나무 조각)에서 유용한 정보를 얻고 싶습니다. kzhtboost는 주로 제가 사용하는 R 스크립트보다 훨씬 빠르게 작동하기 때문에 흥미롭습니다.
개장 가격 이라면 정상입니다. 바람직하게는 예, 표지판, 잎 또는 기타의 수를 줄이십시오. 덜 적합합니다.
외향적이고 이상한 개 해와 덜 이상한 돼지의 발병과 함께 :D
축하합니다. 새해가 많은 작업 아이디어를 가져오고 우리의 소중한 꿈에 더 가까워지기를 바랍니다!
그리고 여기 결과가 있습니다 - 나는 진짜 진드기를 위해 특별히 했습니다.
나쁘지 않다!
DC는 어떻습니까? 34,000분 막대에 대해 2,000만 틱이 있습니다. 분당 평균 600틱(낮 시간은 밤 시간보다 3번 더 자주 발생해야 함). 본 적이 없다
나쁘지 않다!
DC는 어떻습니까? 34,000분 막대에 대해 2,000만 틱이 있습니다. 분당 평균 600틱(낮 시간은 밤 시간보다 3번 더 자주 발생해야 함). 본 적이 없다
나는 DC가 없지만 브로커, Moex exchange에서 거래합니다. 도구 - 접착제 Si.
그리고 여기 결과가 있습니다 - 나는 진짜 진드기를 위해 특별히 했습니다.
이상하지만 테스트의 스크린 샷은 NS, MO 및 기타 이단의 사용과 전혀 유사하지 않습니다.)
트레일러가 있습니까? 잘 선택한 트레일링이있는 차량과 매우 유사합니다. ATP 트레일링으로 그런 테스트를 본 것 같습니다.
작은 팁, 바로 요전에 관심을 갖게 되었습니다. 수학을 민감하게 이해하고 스토크하는 사람들을 위해. 분석. 흐름(스트림 날짜) 및 대략적인 경로 통합(반복 적분). BP의 변환에 사용됩니다. 기계 학습을 위해
얼랑 좀 닮았다
https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_path이상하지만 테스트의 스크린 샷은 NS, MO 및 기타 이단의 사용과 전혀 유사하지 않습니다.)
트레일러가 있습니까? 잘 선택한 트레일링이있는 차량과 매우 유사합니다. ATP 트레일링으로 그런 테스트를 본 것 같습니다.
예, Donchian 수로 트롤이 사용됩니다(훈련 샘플 준비와 유사). 여기에서 SL만 닫으면 당연히 스마트 TP를 사용하면 결과를 높일 수 있지만 모든 손이 아이디어를 완성하기 위해 닿지는 않는다.
작은 팁, 바로 요전에 관심을 갖게 되었습니다. 수학을 민감하게 이해하고 스토크하는 사람들을 위해. 분석. 흐름(스트림 날짜) 및 대략적인 경로 통합(반복 적분). BP의 변환에 사용됩니다. 기계 학습을 위해
얼랑 닮았다
https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_path그런 다음 실시간으로 변환하는 방법은 무엇입니까? 아니면 단순히 상위 수학을 이해하지 못하는 사람들을 위해 적용할 수 있는 창과 함께 표시되는 기능이나 방법을 알려주십시오.
출력은 다음과 같습니다
과거의 어떤 종류로 되돌아가는 반대 방향의 끝 부분에 왜 물결선이 있습니까?