트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 392

 

이것은 신호 가격에서 샘플이 아닌 NN의 작업입니다.

그리고 이것은 신호보다 0.00050핍 더 좋습니다.

더 적은 거래가 있지만 볼란스 곡선의 id가 훨씬 더 좋으며 여기에서 신호의 출구가 정상이고 50핍이 더 낫지 않습니다. 즉, 이 경우 곡선이 훨씬 더 아름답습니다. 여기 당신의 장점이 있습니다 ...

 
결국. GPU에서 JPrediction을 실행하는 데 도움이 되나요????
 
마이클 마르쿠카이테스 :

뭐라고요? JPrediction에 연결하시겠습니까?

스트레이트, 네
 
막심 드미트리예프스키 :

스트레이트, 네

개인전으로 던졌습니다.
 
마이클 마르쿠카이테스 :
결국. GPU에서 JPrediction을 실행하는 데 도움이 되나요????

글쎄, 당신은 시작을 위해 mql을 다시 작성해야합니다. 별도의 프로그램은 무엇입니까, 그것은 편리하지 않습니다
마이클 마르쿠카이테스 :

개인전으로 던졌습니다.

센크스
 
막심 드미트리예프스키 :

글쎄, 당신은 시작을 위해 mql을 다시 작성해야합니다. 별도의 프로그램은 무엇입니까, 그것은 편리하지 않습니다
센크스

따라서 프로그램 작업의 결과는 MQL5의 코드입니다. 이번에 다시 작성하여 비디오로 시작했고 결과는 MKUL5용 코드가 됩니다. 가장 중요한 것은 비디오에서 e1e를 실행하는 방법을 배우는 것입니다. 20배 증가도 성공할 것입니다. 임호
 
마이클 마르쿠카이테스 :

따라서 프로그램 작업의 결과는 MQL5의 코드입니다. 이번에 다시 작성하여 비디오로 시작했고 결과는 MKUL5용 코드가 됩니다. 가장 중요한 것은 비디오에서 e1e를 실행하는 방법을 배우는 것입니다. 20배 증가도 성공할 것입니다. 임호


저자가 더 이상 사이트를 지원하지 않는 이유가 이상합니다. 내가 이해하는 한 개발은 한동안 지하화되었습니다.

글쎄, GPU에서의 병렬화는 신경망을 다루는 사람이 가장 먼저 생각해야 할 것입니다)

 
막심 드미트리예프스키 :


저자가 더 이상 사이트를 지원하지 않는 이유가 이상합니다. 내가 이해하는 한 개발은 한동안 지하화되었습니다.

글쎄, GPU에서의 병렬화는 신경망을 다루는 사람이 가장 먼저 생각해야 할 것입니다)


글쎄, 버전 3 이후 병렬화가 나타났고, 나는 그 당시에 그것에 대해 그에게 썼습니다. 그것을 병렬화하는 것이 나쁘지 않을 것입니다. 프로그램이 데이터를 위아래로 왜곡한다는 것을 이해한다는 것뿐입니다. 무작위로 100번 분할하고 각 분할은 1000 epoch 동안 교육합니다. 일반적으로 이와 같은 것입니다. 즉, 의미는 ON.OFF.BUILD였습니다. 그는 그녀를 지원했지만 다른 사이트에서, 그리고 어떻게든 사라졌습니다. 아프거나 그런 것 같아요. 하지만 너무 갑작스럽게 사라져서 그의 복귀는 예정되어 있지 않은 것 같아요. 그가 한 번 그가 곧 떠날 것이라고 말했다는 사실에도 불구하고, 그러나 어디. 불행히도 추측하고 사용하는 것만 남아 있습니다 :-(
 

그러나 최신 버전의 예측기는 매우 효율적입니다. 다음은 05.22부터 신호 가격보다 0.00050핍 더 나은 한도 입력 이후 오늘까지의 작업 결과입니다. 제 생각에는 꽤 실행 가능합니다.


 
마이클 마르쿠카이테스 :

글쎄, 버전 3 이후 병렬화가 나타났고, 나는 그 당시에 그것에 대해 그에게 썼습니다. 그것을 병렬화하는 것이 나쁘지 않을 것입니다. 프로그램이 데이터를 위아래로 왜곡한다는 것을 이해한다는 것뿐입니다. 무작위로 100번 분할하고 각 분할은 1000 epoch 동안 교육합니다. 일반적으로 이와 같은 것입니다. 즉, 의미는 ON.OFF.BUILD였습니다. 그는 그녀를 지원했지만 다른 사이트에서, 그리고 어떻게든 사라졌습니다. 아프거나 그런 것 같아요. 하지만 너무 갑작스럽게 사라져서 그의 복귀는 예정되어 있지 않은 것 같아요. 그가 한 번 그가 곧 떠날 것이라고 말했다는 사실에도 불구하고, 그러나 어디. 불행히도 추측하고 사용하는 것만 남아 있습니다 :-(

예, 일반적으로 계산하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 스튜디오에서 의사 결정 트리는 즉시 계산되었지만 오류가 무엇인지 봅시다. 모델을 비교하는 것도 흥미 롭습니다. .. 전혀 포인트가 있습니까?
사유: