트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1926

 
막심 드미트리예프스키 :

그리고 분류하고 생성하고 그가 창조한 것에서 분류)) 그리고 그가 겪은 것에서 생성하고) Mgua 및 모든 종류의 것들에 따라)

그런 다음 선택과 재배열 등을 통해 가장 좋은 것을 선택합니다.

글쎄, 멋지다, 멋지다, 그러나 그것은 여전히 원시적인 기능적 열거이고, 나는 완전한 무작위 검색에 대해 이야기하고 있는 것이다....


예를 들어 생성기는 이러한 기능을 생성하지 않습니다.

6시 양초 흰색 이고 12시 이전에 가격이 6시 양초 가격보다 낮아 지면 12시 가격부터 앉았다

내가 무슨 말을 하는지 이해합니까? 함수를 하나씩 곱하는 것에 대해 말하는 것이 아니라 개그 없이 모든 것을 완전히 무작위로 열거하는 것을 말하는 것입니다.


그들은 모든 것을 고려합니다! 시간, 가격, 레벨, 패턴, 순서 모든 것, 모든 것, 모든 것, 그리고 봐, 봐, 봐

 
mytarmailS :

글쎄, 멋지다, 멋지다, 그러나 그것은 여전히 원시적인 기능적 열거이고, 나는 완전한 무작위 검색에 대해 이야기하고 있는 것이다....


예를 들어 생성기는 이러한 기능을 생성하지 않습니다.

6시 양초 흰색 이고 12시 이전에 가격이 6시 양초 가격보다 낮아 지면 12시 가격부터 앉았다

내가 무슨 말을 하는지 이해합니까? 함수를 하나씩 곱하는 것에 대해 말하는 것이 아니라 개그 없이 모든 것을 완전히 무작위로 열거하는 것을 말하는 것입니다.


그들은 모든 것을 고려합니다! 시간, 가격, 레벨, 패턴, 순서 모든 것, 모든 것, 모든 것, 그리고 봐, 봐, 봐

나는 그것이 그렇게 작동한다고 생각하지 않는다.

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 그것이 그렇게 작동한다고 생각하지 않는다.

어디서 문제를 보십니까? 조합 폭발?

 
mytarmailS :

어디서 문제를 보십니까? 조합 폭발?

이처럼 무한히 많은 규칙이

 
막심 드미트리예프스키 :

무한히 많은 규칙처럼

두 단어 - 차원 축소

그것이 그것을 위해 만들어진 것입니다.

나만 중독된 것 같아?)

나는 잠재적인 가능성이 있다는 것을 원시 테스트를 통해 이미 보았습니다.

 
mytarmailS :

두 단어 - 차원 축소

나만 중독된 것 같아?)

나는 잠재적인 가능성이 있다는 것을 원시 테스트를 통해 이미 보았습니다.

나는 내 접근 방식에 잼이 무엇인지 이해했습니다.

당신은 기준을 다시 생각해야합니다

try, Th .. 왠지 아직 너무 게으르다)

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 내 접근 방식에 잼이 무엇인지 이해했습니다.

당신은 기준을 다시 생각해야합니다

달라지는건 없지만 재밌게 봐 cho)

막심 드미트리예프스키 :

try, Th .. 왠지 아직 너무 게으르다)

까지 방법을 모르겠습니다...


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umap 클래스에 의해 훈련되고, 시각화된 클래스에 의해 시간이 지남에 따라 클래스가 서로 교체된다는 것이 분명합니다. 특히 집중도가 높은 곳("규칙성"), 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 죽을 뿐만 아니라 더 빠르게 작동합니다.


 
알리악산드르 흐리신 :
그것을하는 방법에 어떤 아이디어가 있습니까?

정확히 무엇?

 
mytarmailS :

정확히 무엇?

일반적으로 기능을 생성하는 원리입니다.
 
알리악산드르 흐리신 :
일반적으로 기능을 생성하는 원리입니다.

무작위의...

기능은 로그로 나타낼 수 있습니다. 규정..

규칙 크기 - 임의

규칙의 내용은 무작위입니다.

생성된 1000개의 규칙 - 1000개의 기능으로 MO에 전송

1~5개의 좋은 기능이 있으면 선택하고, 그렇지 않으면 모든 것을 버립니다.

선택된 기능은 "좋은 기능의 기초"에 던져졌습니다.

다시 1000개의 기능을 생성합니다.


"좋은 기능의 기반"에 1000개 이상의 기능이 있는 경우 해당 기능에 대해 새 모델을 훈련하고 거기에서 어떤 일이 발생하는지 확인할 수 있습니다.

사유: