"큐브"(표준 함수 및 라이브러리)에서 조합된 R 결과 = 0.69121 https://numer.ai/ai/dr_tr 작지만 평균 이상 모든 학생이 지침에 따라 30분 만에 큐브에서 그러한 모델을 조립하고 훈련할 수 있다는 점을 감안할 때 결과는 가치가 있습니다.
누구나 자랑하고 가르칠 수 있습니다... 이 결과는 사람에 대해 더 많은 것을 알려줍니다.
그래서 계속 "찔러"?
내가 어리석지만 "약할 것"이라고 생각하는 이유는 무엇입니까? 이것에 대한 나의 관심은 무엇입니까?
나는 내 코드를 자랑하지 않았지만 사실을 말했습니다. 기사의 유전 알고리즘(그러나 더 많은 수정 사항)은 실제로 프로젝트에서 수천 명의 사람들이 사용하고 있습니다(완전히 무료). 그들은 나에게 의지하고 프로젝트에서 성공하지 못하면 임베딩을 요청합니다. 자랑이 아니라 "너 트롤 안 했어" 같은 공격에 패리였다.
나는 뉴스 피드에서 RF-SRC(생존, 회귀 및 분류를 위한 랜덤 포레스트)에 대한 정보를 받았습니다. 이 패키지를 randomForestSRC라고 합니다.
생존 이념을 위한 랜덤 포레스트 - 생존.
일반적으로 '생존'이 무엇인지 살펴보았다.
예를 들어 우리의 이념에서 "생존"은 100핍의 이익입니다. 그러한 모델이 사용되는 의학에서는 이것이 죽음입니다.
모델 자체에는 "생존까지의 시간" 변수가 필요합니다. 이러한 변수는 내 예에서 100핍에 도달하기 전에 막대 수를 제안합니다.
우리는 모델을 위한 교사를 만듭니다.
ZZ는 차례를 제공합니다. 어깨는 0과 1을 표시합니다.
생존 모델에서는 두 번째 변수인 생존 시간이 필요합니다.
ZZ 매개변수에서 최소 이익을 핍으로 설정합니다.
그런 다음 돌아가서 이 반전 전에 막대의 수를 형성합니다. ZZ가 매개 변수보다 늦게 돌아 오면 동일한 방식으로 이익을 보장하는 모든 막대를 표시합니다. 이것은 생존의 시간입니다. 다음 형식의 벡터가 나옵니다.
1,1,1,..1,2,3,4...n
막대 번호 "n"은 ZZ 반전에 해당합니다. 그리고 1에서 n까지 우리가 매개변수 33으로 설정한 이익을 제공합니다.
추신.
엄청난 수의 생존 모델이 있습니다. 개인적으로 그들은 의학에서 사용되기 때문에주의를 기울이지 않았습니다. 이러한 모델에 사용된 "죽은" 및 "치료된"의 개념은 거래에서 이익실현, 손실 정지, 드로다운, 즉 거래에서 매우 잘 해석됩니다. 거래 주문 이 발생하는 일부 경계 조건.
나는 우연히 lucky_teapot의 프로필을 보았고 포럼에 주제가 있었고 기사에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 내가 거의 공부하지 않은 mql4.com 포럼에서 이 모든 것을 옮겨온 것 같습니다. MetaQuotes 덕분에 정말로 거기에서 옮겨온 것입니다. 거의 9년이 된 글인데 지금 시도해보는 것도 죄가 아닌 유용한 것들을 많이 봤습니다. Alexei가 이 스레드에서 이미 두 번 언급한 차원 지연 공간에 대해서도 이해했다고 생각합니다. 기사 자체는 매우 유용합니다 - https://www.mql5.com/ru/articles/1506
나는 우연히 lucky_teapot의 프로필을 보았고 포럼에 주제가 있었고 기사에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 내가 거의 공부하지 않은 mql4.com 포럼에서 이 모든 것을 옮겨온 것 같습니다. MetaQuotes 덕분에 정말로 거기에서 옮겨온 것입니다. 거의 9년이 된 글인데 지금 시도해보는 것도 죄가 아닌 유용한 것들을 많이 봤습니다. Alexei가 이 스레드에서 이미 두 번 언급한 차원 지연 공간에 대해서도 이해했다고 생각합니다. 기사 자체는 매우 유용합니다 - https://www.mql5.com/ru/articles/1506
당시 기사는 큰 관심을 끌었다. 오늘날 귀는 "게임", "추측"으로 약간 잘립니다. 많은 수학이 학문적으로 이와 같지만 물론 세부 사항입니다. 그 이후로 나 자신에게 가장 중요한 것은 입구의 지표 만 표준 메트릭을 적용하지 않고 로트 볼륨의 분류 및 동적 결정을 적용한 것입니다.
그 당시에는 신경망용 패키지(예: FANN)가 많지 않았고 MT4와 연결하는 것이 모험이었습니다. 물론 이제 프로그램 선택이 훨씬 더 다양해졌습니다. 계속 배우세요.
이해를 도와주세요...
뭐야? 여전히 사실인 것 같습니다. 버그 또는 무엇입니까?
==================================================== =============
다음은 필요한 것(가능한 것 중 하나!)을 얻는 예입니다. 왜 이것을 하는지는 분명하지 않지만? 아니면 질문을 이해하지 못했습니까?
Y <- rep( 999 , 100 )
dat <- sample(c(X, Y))
table(dat)
0 999
1000 100
#Возьмем последние 100 значения вектора dat
s <-tail(dat, 100 )
# Определим индексы этого куска
# в которых Значения не = 0
which(s!= 0 )
[ 1 ] 2 6 9 11 19 20 21 35 36 43 51 59 80
[ 14 ] 90 98
# Проверим визуально
> s
[ 1 ] 0 999 0 0 0 999 0 0 999 0
[ 11 ] 999 0 0 0 0 0 0 0 999 999
[ 21 ] 999 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[ 31 ] 0 0 0 0 999 999 0 0 0 0
[ 41 ] 0 0 999 0 0 0 0 0 0 0
[ 51 ] 999 0 0 0 0 0 0 0 999 0
[ 61 ] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[ 71 ] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 999
[ 81 ] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 999
[ 91 ] 0 0 0 0 0 0 0 999 0 0
# Запишем все это красиво
require(magrittr)
# Преобразуем вектор в матрицу
d <- matrix(dat, ncol = 100 , byrow = T)%>%
# пройдемся по строкам и определим индексы
# ненулевых значений
apply(., 1 , function(x) which(x != 0 ))%>%
# пройдемся по списку и отберем последние
# три индекса
lapply(., function(x) tail(x, 3 ))%>%
# преобразуем список в вектор
unlist()%>%
# преобразуем вектор в матрицу
matrix(., ncol = 3 , byrow = T)
> d
[, 1 ] [, 2 ] [, 3 ]
[ 1 ,] 64 72 93
[ 2 ,] 66 79 84
[ 3 ,] 73 87 92
[ 4 ,] 62 85 100
[ 5 ,] 94 97 98
[ 6 ,] 83 93 94
[ 7 ,] 52 65 74
[ 8 ,] 63 70 99
[ 9 ,] 61 62 79
[ 10 ,] 75 76 98
[ 11 ,] 80 90 98
"999"는 지원 또는 저항 수준이며 일반적으로 중요하지 않습니다. "수준"입니다.
레벨은 모든 양초에서 발생하는 것이 아니라 그가 원할 때 발생하므로 보기
그래서 기차 날짜를 만들고 각 촛불을 쓸 때 이전의 마지막 세 단계를 여전히 기억하고 싶습니다.
여기 요점이 있습니다. :)
일부 게시물이 삭제되었습니다...
나는 자신의 "코드"에 대해 자랑스러워하는 Andrey Dik에게 반복합니다.
이 챌린지를 하세요 plz - https://numer.ai/
"큐브"(표준 함수 및 라이브러리)에서 조합된 R 결과 = 0.69121 https://numer.ai/ai/dr_tr
작지만 평균 이상
모든 학생이 지침에 따라 30분 만에 큐브에서 그러한 모델을 조립하고 훈련할 수 있다는 점을 감안할 때 결과는 가치가 있습니다.
누구나 자랑하고 가르칠 수 있습니다... 이 결과는 사람에 대해 더 많은 것을 알려줍니다.
일부 게시물이 삭제되었습니다...
나는 자신의 "코드"에 대해 자랑스러워하는 Andrey Dik에게 반복합니다.
이 챌린지를 하세요 plz - https://numer.ai/
"큐브"(표준 함수 및 라이브러리)에서 조합된 R 결과 = 0.69121 https://numer.ai/ai/dr_tr
작지만 평균 이상
모든 학생이 지침에 따라 30분 만에 큐브에서 그러한 모델을 조립하고 훈련할 수 있다는 점을 감안할 때 결과는 가치가 있습니다.
누구나 자랑하고 가르칠 수 있습니다... 이 결과는 사람에 대해 더 많은 것을 알려줍니다.
그래서 계속 "찔러"?
내가 어리석지만 "약할 것"이라고 생각하는 이유는 무엇입니까? 이것에 대한 나의 관심은 무엇입니까?
나는 내 코드를 자랑하지 않았지만 사실을 말했습니다. 기사의 유전 알고리즘(그러나 더 많은 수정 사항)은 실제로 프로젝트에서 수천 명의 사람들이 사용하고 있습니다(완전히 무료). 그들은 나에게 의지하고 프로젝트에서 성공하지 못하면 임베딩을 요청합니다. 자랑이 아니라 "너 트롤 안 했어" 같은 공격에 패리였다.
나는 뉴스 피드에서 RF-SRC(생존, 회귀 및 분류를 위한 랜덤 포레스트)에 대한 정보를 받았습니다. 이 패키지를 randomForestSRC라고 합니다.
생존 이념을 위한 랜덤 포레스트 - 생존.
일반적으로 '생존'이 무엇인지 살펴보았다.
예를 들어 우리의 이념에서 "생존"은 100핍의 이익입니다. 그러한 모델이 사용되는 의학에서는 이것이 죽음입니다.
모델 자체에는 "생존까지의 시간" 변수가 필요합니다. 이러한 변수는 내 예에서 100핍에 도달하기 전에 막대 수를 제안합니다.
우리는 모델을 위한 교사를 만듭니다.
ZZ는 차례를 제공합니다. 어깨는 0과 1을 표시합니다.
생존 모델에서는 두 번째 변수인 생존 시간이 필요합니다.
ZZ 매개변수에서 최소 이익을 핍으로 설정합니다.
그런 다음 돌아가서 이 반전 전에 막대의 수를 형성합니다. ZZ가 매개 변수보다 늦게 돌아 오면 동일한 방식으로 이익을 보장하는 모든 막대를 표시합니다. 이것은 생존의 시간입니다. 다음 형식의 벡터가 나옵니다.
1,1,1,..1,2,3,4...n
막대 번호 "n"은 ZZ 반전에 해당합니다. 그리고 1에서 n까지 우리가 매개변수 33으로 설정한 이익을 제공합니다.
추신.
엄청난 수의 생존 모델이 있습니다. 개인적으로 그들은 의학에서 사용되기 때문에주의를 기울이지 않았습니다. 이러한 모델에 사용된 "죽은" 및 "치료된"의 개념은 거래에서 이익실현, 손실 정지, 드로다운, 즉 거래에서 매우 잘 해석됩니다. 거래 주문 이 발생하는 일부 경계 조건.
일부 게시물이 삭제되었습니다...
나는 자신의 "코드"에 대해 자랑스러워하는 Andrey Dik에게 반복합니다.
이 챌린지를 하세요 plz - https://numer.ai/
"큐브"(표준 함수 및 라이브러리)에서 조합된 R 결과 = 0.69121 https://numer.ai/ai/dr_tr
작지만 평균 이상
모든 학생이 지침에 따라 30분 만에 큐브에서 그러한 모델을 조립하고 훈련할 수 있다는 점을 감안할 때 결과는 가치가 있습니다.
누구나 자랑하고 가르칠 수 있습니다... 이 결과는 사람에 대해 더 많은 것을 알려줍니다.
"999"는 지원 또는 저항 수준이며 일반적으로 중요하지 않습니다. "수준"입니다.
레벨은 모든 양초에서 발생하는 것이 아니라 그가 원할 때 발생하므로 보기
그래서 기차 날짜를 만들고 각 촛불을 쓸 때 이전의 마지막 세 단계를 여전히 기억하고 싶습니다.
여기 요점이 있습니다. :)
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아, 그건 좀 바꿔야 합니다. 너비가 100인 슬라이딩 창을 사용합니다.
ML 전투 gotAI 여기 있는 사람들은 0.69033을 가지고 있으며 부끄러워합니다.
흥미로운 스레드, 특히 "NO"동지 감사합니다.
이미 완료, 감사합니다
나는 우연히 lucky_teapot의 프로필을 보았고 포럼에 주제가 있었고 기사에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 내가 거의 공부하지 않은 mql4.com 포럼에서 이 모든 것을 옮겨온 것 같습니다. MetaQuotes 덕분에 정말로 거기에서 옮겨온 것입니다.
거의 9년이 된 글인데 지금 시도해보는 것도 죄가 아닌 유용한 것들을 많이 봤습니다. Alexei가 이 스레드에서 이미 두 번 언급한 차원 지연 공간에 대해서도 이해했다고 생각합니다.
기사 자체는 매우 유용합니다 - https://www.mql5.com/ru/articles/1506
이 과정의 모든 강의도 흥미롭습니다 - http://www.intuit.ru/studies/courses/2255/139/info
나는 우연히 lucky_teapot의 프로필을 보았고 포럼에 주제가 있었고 기사에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 내가 거의 공부하지 않은 mql4.com 포럼에서 이 모든 것을 옮겨온 것 같습니다. MetaQuotes 덕분에 정말로 거기에서 옮겨온 것입니다.
거의 9년이 된 글인데 지금 시도해보는 것도 죄가 아닌 유용한 것들을 많이 봤습니다. Alexei가 이 스레드에서 이미 두 번 언급한 차원 지연 공간에 대해서도 이해했다고 생각합니다.
기사 자체는 매우 유용합니다 - https://www.mql5.com/ru/articles/1506
이 과정의 모든 강의도 흥미롭습니다 - http://www.intuit.ru/studies/courses/2255/139/info
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당시 기사는 큰 관심을 끌었다. 오늘날 귀는 "게임", "추측"으로 약간 잘립니다. 많은 수학이 학문적으로 이와 같지만 물론 세부 사항입니다. 그 이후로 나 자신에게 가장 중요한 것은 입구의 지표 만 표준 메트릭을 적용하지 않고 로트 볼륨의 분류 및 동적 결정을 적용한 것입니다.
그 당시에는 신경망용 패키지(예: FANN)가 많지 않았고 MT4와 연결하는 것이 모험이었습니다. 물론 이제 프로그램 선택이 훨씬 더 다양해졌습니다. 계속 배우세요.
행운을 빕니다