발레리 야스트렘스키 : 모든 규범에 대한 하나의 샘플. 향후 가져오기로 구현하는 방법입니다. 실생활에서 좋은 결과를 얻으려면 며칠 또는 몇 주 후에 교육을 받고 실생활에서 더 나아가십시오. 4시간은 훈련에 충분하지 않을 수 있습니다. 음, 훈련을 위한 동일한 합리적인 샘플링 깊이입니다.
샘플은 10,000줄 정도, 학습성과를 확인하기 위한 5,000줄 정도가 될 것으로 생각합니다.
문제는 모델을 수정하는 방법입니다. 모든 사람이 다른 방식으로 누가 무엇을 하고 있는지 배우기 때문입니다.
샘플 교육을 위한 대회를 개최할 수 있습니까?
시장이 판단하게하십시오 .... 더 말할 수 없습니다
신호를 열고 합리적인 손실로 3-4 개월 동안 흑자를 유지하면 콘테스트와 경쟁이 모두 있으며 앞으로는 구독자의 형태로 보상을 받게됩니다.
IMHO, 초기 입금이 합리적이라면 데모 계정으로도 충분합니다 ;)
필요에 따라 샘플을 공식화해야 합니다. 그러면 fa가 갑자기 끌려서 이깁니다)
OHLCV를 주어서는 안되고 새로운 예측변수를 추가할 수 없으며 기존의 것에서 조합, 병합, 선택만 가능하다고 생각합니다. 경쟁의 목표는 사용 가능한 데이터에 대한 학습에 대한 정보를 공개하여 학습 기술을 적용하는 것입니다.
시장이 판단하게하십시오 .... 더 말할 수 없습니다
신호를 열고 합리적인 손실로 3-4 개월 동안 흑자를 유지하면 콘테스트와 경쟁이 모두 있으며 앞으로는 구독자의 형태로 보상을 받게됩니다.
IMHO, 초기 입금이 합리적이라면 데모 계정으로도 충분합니다 ;)
나는 내 자신을 주장하는 데 관심이 없지만 내 지평을 넓히고 일반적으로 동일한 샘플에 대해 다른 교수법을 비교하는 데 관심이 있습니다.
예, 내가 주최자라면 샘플을 제공할 수 있으며 결과는 두 배로 흥미로울 것입니다.
OHLCV를 주어서는 안 되며 새로운 예측변수를 추가할 수 없으며 기존의 것에서 조합, 병합, 선택만 가능하다고 생각합니다. 경쟁의 목표는 사용 가능한 데이터에 대한 학습에 대한 정보를 공개하여 학습 기술을 적용하는 것입니다.
모든 규범에 대한 하나의 샘플. 향후 가져오기로 구현하는 방법입니다. 실생활에서 좋은 결과를 얻으려면 며칠 또는 몇 주 후에 교육을 받고 실생활에서 더 나아가십시오. 4시간은 훈련에 충분하지 않을 수 있습니다. 음, 훈련을 위한 동일한 합리적인 샘플링 깊이입니다.
샘플은 10,000줄 정도, 학습성과를 확인하기 위한 5,000줄 정도가 될 것으로 생각합니다.
문제는 모델을 수정하는 방법입니다. 모든 사람이 다른 방식으로 누가 무엇을 하고 있는지 배우기 때문입니다.
샘플은 10,000줄 정도, 학습성과를 확인하기 위한 5,000줄 정도가 될 것으로 생각합니다.
문제는 모델을 수정하는 방법입니다. 모든 사람이 다른 방식으로 누가 무엇을 하고 있는지 배우기 때문입니다.
샘플 교육을 위한 대회를 개최할 수 있습니까?
누군가 생각난다)
시장이 판단하게하십시오 .... 더 말할 수 없습니다
신호를 열고 3-4 개월 동안 기다리십시오 ....
날뛰다! 바로 확인할 수 있는 몇 달을 기다려야 하는 이유는 무엇입니까?
샘플은 10,000줄 정도, 학습성과를 확인하기 위한 5,000줄 정도가 될 거라 생각합니다-제작은 훈련 시간이 끝난 후 제공될 것입니다.
문제는 모델을 수정하는 방법입니다. 모든 사람이 다른 방식으로 누가 무엇을 하고 있는지 배우기 때문입니다.
아쿠라시에 따르면, 어떤 모델과 그것이 쓰여진 것은 어떤 차이가 있습니까?
OHLCV를 제공하지 않고 새로운 예측 변수를 추가할 수 없으며 기존의 것에서 조합 , 병합, 선택 만 할 수 있다고 생각합니다. 경쟁의 목표는 사용 가능한 데이터에 대한 학습에 대한 정보를 공개하여 학습 기술을 적용하는 것입니다.
날뛰다! 모든 사람이 무언가를 개선할 가능성 없이 동일한 데이터를 빠는 경우 결과의 차이는 모델에 관계없이 10분의 1%로 측정됩니다. 그러한 이벤트는 의미가 없습니다.
이러한 조합은 알고리즘 자체에서 자동으로 만들어 지기 때문에 아무 의미가 없습니다.
코드 무조건적인 승리의 홍보. 실생활에서 비공개 추가 공개 테스트.
교육 코드의 홍보는 불필요합니다. 접근 방식에 대한 설명이 더 중요합니다. 모델 자체만 수정하고 공개적으로 게시해야 합니다.
누군가 생각난다)
아쿠라시에 따르면, 어떤 모델과 그것이 쓰여진 것은 어떤 차이가 있습니까?
날뛰다! 모든 사람이 무언가를 개선할 가능성 없이 동일한 데이터를 빠는 경우 결과의 차이는 모델에 관계없이 10분의 1%로 측정됩니다. 그러한 이벤트는 의미가 없습니다.
이러한 조합은 알고리즘 자체에서 자동으로 만들어 지기 때문에 아무 의미가 없습니다.
그런데 스레드에 그런 대회가 있었나요?
나는 3개의 목표 값을 가진 샘플을 사용하고 싶기 때문에 주의가 충분하지 않습니다.
저는 이제 막 수신된 데이터의 후처리 방법에 관심이 있습니다. 이 정보는 공유할 수 있습니다. 아니면 예측 변수에 대한 정보를 공유할 준비가 되셨습니까? 얻은 결과는 크게 다를 수 있습니다.
차원 축소 방법, 예측 변수의 범위 추출, 클러스터링을 통한 패턴 검색 , 과거 데이터로 인한 표본 증가, 과거 데이터에 대한 예측 결과 사용 및 기존 데이터에서 새로운 정보를 제공하는 기타 방법에 대해 이야기했습니다.
그리고 샘플이 2014년에서 2020년 사이에 몇 분 안에 구축될 것이기 때문에 OHLCV는 없을 것입니다.
컷은 테스터와 일치하기 위해 + - 시작했습니다 .. 글쎄, 적어도 실물이 좋지 않다면. 그런 다음 테스터에서도
지금은 9월 21일부터 이렇게 거래되고 있으며 테스터에서는 거의 동일합니다. 그리고 테스터의 초기 기간 동안은 양호하지만 실패한 주(아마도)
어떤 이유로 주 초에는 항상 좋은 상태("사전 훈련" 후)이고, "롤다운"됩니다. 아마도 우연의 일치일 것입니다.
개선할 다른 것을 찾았습니다. 아마도 작동할 것입니다. 마침내)
오래 기다리다 bl. 버그를 잡기 위해
긴 움직임에 끌기, 회전에 둔기
다음은 지난 2개월 동안 테스터(업데이트된 로직)의 예입니다.
그리고 오래된 논리는 더 나쁘다. 새로운 논리를 거래자에게 이전하고 추적에서 모니터링할 것입니다. 주 MB.