트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2820 1...281328142815281628172818281928202821282228232824282528262827...3399 새 코멘트 Roman 2022.11.07 15:15 #28191 그라데이션 부스팅 트레이인에서는 어스가수가0.85 로상승하지만 테스트에서는 0.75로 떨어집니다. 각 클래스 -1, 0, 1 이 스플라인을 새로운 변수로 사용하여 유의미한 변수의 영향을 추정해 볼 수 있습니다. 예를 들어 클래스 1의 경우 RSI의 영향은 다음과 같습니다. 근사치, 새로운 스플라인이 생겼습니다. 각 변수 및 각 클래스에 대해 이와 같은 방식으로 결과적으로 새로운 스플라인 집합이 얻어지며, 이를 원래 변수 대신 입력에 공급합니다. mytarmailS 2022.11.07 17:54 #28192 Roman #:그라데이션 부스팅 훈련에서는 게인이0.85 로 상승하지만 테스트에서는 0.75 로 떨어집니다. 어스가스를 높이는 옵션으로 각 클래스 -1, 0, 1에 대해 유의미한 변수의 효과를 근사화할 수 있습니다 이 스플라인을 새 변수로 사용하려면. 예를 들어, 클래스 1의 경우 RSI의 영향은 다음과 같습니다. 근사치를 구하면 새로운 스플라인이 생깁니다. 그리고 각 변수 및 각 클래스에 대해 이와 같은 방식으로 결과적으로 원래 변수 대신 입력에 공급하는 새로운 스플라인 집합을 얻게 됩니다.훌륭합니다!!! 글쎄, 나는 xgboost에서 0.83을 얻었지만 이미 다른 변수에서 ohlc와 donchian 채널을 가져 와서 각각 변수간에 가능한 모든 관계를 구축했습니다... 각각 10,000 개 이상의 기호를 얻었습니다.....하지만 중요한 징후를 가진 변수는 약 300개 정도였습니다.근사치에 대한 흥미로운 아이디어, 이해는 못하지만 시도해보세요.... 흥미롭네요.0.9를 짜낼 수 있다면 멋질 것 같습니다.=======자동 기능 빌더를 만들고 싶지만 코드 아키텍처를 이해할 수 없습니다....본질적으로 폭탄이어야 하지만 이론상으로는 그렇습니다.=======어떤 분야에서 모델을 훈련시키나요? Roman 2022.11.07 19:42 #28193 mytarmailS #: 칭찬할 만하네요! 글쎄, 나는 xgboost에서 0.83을 얻었지만 이미 다른 변수에서 ohlc와 donchian 채널을 가져 와서 각각 변수간에 가능한 모든 관계를 구축했습니다... 10,000 개 이상의 징후가 있습니다..... 하지만 중요한 징후를 가진 변수는 약 300개 정도였습니다. 근사치에 대한 흥미로운 아이디어, 이해는 못하지만 시도해보세요.... 흥미롭네요. 0.9를 짜낼 수 있다면 멋질 것 같습니다. ======= 자동 기능 빌더를 만들고 싶은데 코드 아키텍처가 이해가 안 돼요.... 본질적으로 폭탄이어야 하지만 이론적으로는 그렇습니다. ======= 모델들은 어떤 훈련을 받나요? 이 예에서는 변수 간의 모든 가능한 관계가 자동으로 설정되었습니다. 비활성화하거나 관계에 대한 특정 변수를 설정할 수 있지만 근사치없이 튜닝을하고 트리 당 노드 수를 변수 수로 늘렸습니다. 모델이 더 복잡해졌고 12 분 동안 훈련되었습니다. 훈련에서 아스가스는0.97로 상승했습니다 그러나 테스트는 0.74로 모든 것을 망칩니다. 일반적으로 작업하고 생각해야 할 것이 있을 것입니다. 프로그램에는 다양한 설정이 있는데 어떻게 작업하는지 완전히 이해하지 못합니다.어제부터 기능을 직접 공부하고 있습니다.그리고 데이터 세트가 방금 나왔고 기능을 연구하기 위해 데이터에서 뭔가 나올 것입니다. 자동 기능 빌더가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 기능 자체를 자동 검색하거나 기존 기능 간의 관계를 자동 검색 하시겠습니까? [경고, 주제 닫힘!] 포럼을 템플릿 매개변수가 있는 컴파일러 초보자의 질문 MQL5 MT5 mytarmailS 2022.11.07 19:56 #28194 Roman #:이 예에서는 변수 간에 가능한 모든 관계가 자동으로 설정되었지만() 이를 비활성화하거나 관계에 대한 특정 변수를 설정할 수 있습니다. 아니요, 그런 뜻이 아닙니다. 새로운 데이터에서 0.83을 얻기 위해 다른 기능으로 xgboost를 훈련시켰다는 뜻입니다. OHLC와 다른 지표에서 특성을 구성했습니다. 원칙에 따라 O[i] - H[i-1] L[i-5]-indic[i-10] ........ .... .. 그리고 가능한 모든 조합(모두와 모두). 약 10,000개의 특성을 얻었습니다. 그 중 300개가 유용했습니다. 모델은 새 데이터에 대해 0.83을 주었습니다. =========== 로마 #: 자동 기능 빌더가 무슨 뜻인지 잘 모르겠는데요 ? 위에서 설명한 것을 자동화하여 컴퓨터 자체가 기능을 구성하도록 하고 싶고, 그러면 선택할 수 있는 기능이 1만 개가 아니라 예를 들어 10억 개가 될 것입니다.... 로마 #: 기능 자체에 대한 자동 검색 또는 사용 가능한 기능 간의 종속성에 대한 자동 검색? 기능 자동 생성/구축 ---> 적합성 테스트 ---> 최상의 기능 선택 ---> 더 나은 기능을 찾기 위해 최상의 기능의 변형 가능성 .... 그리고 이 모든 과정이 자동으로 이루어집니다.MSUA를 기반으로 합니다... 하지만 그것만 기반으로 합니다.... Machine learning in trading: 성배!! 드디어 패턴을 찾고 Aleksey Vyazmikin 2022.11.07 21:21 #28195 Roman #:프로그에는 다양한 설정이 있는데, 어떻게 사용하는지 완전히 이해하지 못했을 뿐입니다. 어제부터 기능을 직접 공부하고 있습니다 ()그리고 데이터 세트는 기능을 연구하고, 아마도 무언가를 연구하고 데이터를 짜내기 위해. 이 프로그램은 무엇인가요? Maxim Dmitrievsky 2022.11.07 21:43 #28196 타겟과 속성에 대한 결론은 HMM과 동일합니다. 출처가 명확하지 않음 😀 mytarmailS 2022.11.08 10:31 #28197 근접성과 확률이 같은 것이라고 생각하는 멍청한 사람들은 이해하지 못합니다..... Maxim Dmitrievsky 2022.11.08 10:52 #28198 직업학교에서 가르치지 않는 것은 수학적으로 모든 행렬은 동일하며 😀😀😀😀 행렬에 대한 연산은 동일하다는 것입니다. 클러스터 정의 알고리즘과 이름만 다를 뿐입니다. mytarmailS 2022.11.08 10:57 #28199 네, 수학적으로 모든 행렬은 동일하므로 근접도와 확률은 동일합니다)))).당황하지 마세요, 비학생 여러분. Maxim Dmitrievsky 2022.11.08 11:12 #28200 기하학적 확률 읽기 그는 모든 단어에 집착하는 진짜 그루터기입니다. 인지 기능 장애가 있는데 어떻게 논쟁을 할 수 있겠어요? 1...281328142815281628172818281928202821282228232824282528262827...3399 새 코멘트 사유: 취소 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
그라데이션 부스팅
트레이인에서는 어스가수가0.85
로상승하지만 테스트에서는 0.75로 떨어집니다.
각 클래스 -1, 0, 1
이 스플라인을 새로운 변수로 사용하여 유의미한 변수의 영향을 추정해 볼 수 있습니다.
예를 들어 클래스 1의 경우 RSI의 영향은 다음과 같습니다.
근사치, 새로운 스플라인이 생겼습니다.
각 변수 및 각 클래스에 대해 이와 같은 방식으로
결과적으로 새로운 스플라인 집합이 얻어지며, 이를 원래 변수 대신 입력에 공급합니다.
그라데이션 부스팅
훈련에서는 게인이0.85
로 상승하지만 테스트에서는 0.75
로 떨어집니다.
어스가스를 높이는 옵션으로 각 클래스 -1, 0, 1에 대해 유의미한 변수의 효과를 근사화할 수 있습니다
이 스플라인을 새 변수로 사용하려면.
예를 들어, 클래스 1의 경우 RSI의 영향은 다음과 같습니다.
근사치를 구하면 새로운 스플라인이 생깁니다.
그리고 각 변수 및 각 클래스에 대해 이와 같은 방식으로
결과적으로 원래 변수 대신 입력에 공급하는 새로운 스플라인 집합을 얻게 됩니다.
이 예에서는 변수 간의 모든 가능한 관계가 자동으로 설정되었습니다.
비활성화하거나 관계에 대한 특정 변수를 설정할 수 있지만
근사치없이 튜닝을하고 트리 당 노드 수를 변수 수로 늘렸습니다.
모델이 더 복잡해졌고 12 분 동안 훈련되었습니다.
훈련에서 아스가스는0.97로 상승했습니다
그러나 테스트는 0.74로 모든 것을 망칩니다.
일반적으로 작업하고 생각해야 할 것이 있을 것입니다.
프로그램에는 다양한 설정이 있는데 어떻게 작업하는지 완전히 이해하지 못합니다.
어제부터 기능을 직접 공부하고 있습니다.
그리고 데이터 세트가 방금 나왔고 기능을 연구하기 위해 데이터에서 뭔가 나올 것입니다.
자동 기능 빌더가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다.
기능 자체를 자동 검색하거나 기존 기능 간의 관계를 자동 검색 하시겠습니까?
이 예에서는 변수 간에 가능한 모든 관계가 자동으로 설정되었지만(
) 이를 비활성화하거나 관계에 대한 특정 변수를 설정할 수 있습니다.
아니요, 그런 뜻이 아닙니다.
새로운 데이터에서 0.83을 얻기 위해 다른 기능으로 xgboost를 훈련시켰다는 뜻입니다.
OHLC와 다른 지표에서 특성을 구성했습니다.
원칙에 따라
O[i] - H[i-1]
L[i-5]-indic[i-10]
........
....
..
그리고 가능한 모든 조합(모두와 모두).
약 10,000개의 특성을 얻었습니다.
그 중 300개가 유용했습니다.
모델은 새 데이터에 대해 0.83을 주었습니다.
===========
자동 기능 빌더가 무슨 뜻인지 잘 모르겠는데요 ?
위에서 설명한 것을 자동화하여 컴퓨터 자체가 기능을 구성하도록 하고 싶고, 그러면 선택할 수 있는 기능이 1만 개가 아니라 예를 들어 10억 개가 될 것입니다....
기능 자체에 대한 자동 검색 또는 사용 가능한 기능 간의 종속성에 대한 자동 검색?
기능 자동 생성/구축 ---> 적합성 테스트 ---> 최상의 기능 선택 ---> 더 나은 기능을 찾기 위해 최상의 기능의 변형 가능성 ....
그리고 이 모든 과정이 자동으로 이루어집니다.
MSUA를 기반으로 합니다... 하지만 그것만 기반으로 합니다....
프로그에는 다양한 설정이 있는데, 어떻게 사용하는지 완전히 이해하지 못했을 뿐입니다.
어제부터 기능을 직접 공부하고 있습니다 ()
그리고 데이터 세트는 기능을 연구하고, 아마도 무언가를 연구하고 데이터를 짜내기 위해.
이 프로그램은 무엇인가요?
기하학적 확률 읽기
그는 모든 단어에 집착하는 진짜 그루터기입니다.
인지 기능 장애가 있는데 어떻게 논쟁을 할 수 있겠어요?