트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2025

[mytarmailS]

막심 드미트리예프스키 :

어리석은 클러스터가 필요하지 않습니다.

그래서 그가 바보인지 아닌지 어떻게 알 수 있습니까? )))

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS :

그래서 그가 바보인지 아닌지 어떻게 알 수 있습니까? )))

당신은 조건부로 2차원 곡선에서 성장 또는 하락 중 2개만 가질 수 있습니다. 그러나 당신은 많은 조합, 대안이 있습니다. 이것은 모델에게 가장 중요한 것입니다.

너무 많은 소음이 필요하지 않기 때문에 그에게 과적합될 것입니다.

패턴이 많으면 반복학습이 잘 되지 않는다. 그녀가 적은 수의 패턴, 시퀀스를 교체하는 것이 더 중요합니다. 그들의 번호가 아닙니다. 유섹?

[mytarmailS]

막심 드미트리예프스키 :

당신은 조건부로 2차원 곡선에서 성장 또는 하락 중 2개만 가질 수 있습니다. 그러나 당신은 많은 조합, 대안이 있습니다. 이것은 모델에게 가장 중요한 것입니다.

너무 많은 소음이 필요하지 않기 때문에 그에게 과적합될 것입니다.

패턴이 많으면 반복학습이 잘 되지 않는다. 그녀가 적은 수의 패턴, 시퀀스를 교체하는 것이 더 중요합니다. 그들의 번호가 아닙니다. 유섹?

따라서 "이벤트"의 클러스터에서 가격뿐만 아니라 무엇이든 꿰맬 수 있습니다 ...

카록. 1-2-3-"예"와 같은 노이즈에서 수익성 있는 시퀀스를 찾는 알고리즘을 실제로 만들었습니다.

각 시퀀스는 규칙의 형태를 띠고 규칙을 풀링한 다음 신호를 합산합니다. 간단히 말해서 숲처럼 ..만 깊고 반복적입니다.)

가르치는 방법을 모르고 RL을 전혀 이해하지 못합니다((

[mytarmailS]

막심 드미트리예프스키 :

내용 대신 클러스터의 수만 네트워크로 전송합니다. 그녀는 내용에 관심이 있습니다.

내 예를 보았습니까? )) 거기에 무엇이 있었습니까? 내용 또는 숫자? )))

[mytarmailS]

막심 드미트리예프스키 :

순환 그리드로 이 간단한 집합을 예측해 보세요.

패턴을 찾으면 사용할 수 있습니다.

패턴은 1 2 3 4 와 같은 시퀀스입니다. .. 줄에 있으면 "YES"입니다.

모든 종류의 숲을 시험해 볼 수는 없습니다.

시험

  Reference
Prediction NO YES
       NO   58    71
       YES 57    64
                                          
               Accuracy : 0.488     

[Forester]

나는 오늘 정확한 제목을 읽었다.
신경망 기반 데이터베이스.
예측은 없고 데이터베이스 검색만 가능합니다. 기존 데이터베이스와의 유일한 차이점은 가장 유사한 데이터를 일반화/결합하는 기능입니다.

[mytarmailS]

막심 드미트리예프스키 :
순서는 숫자가 서로 뒤따를 때입니다.

이것이 정확히 시퀀스라고 상상해보십시오. 다른 모든 것은 노이즈입니다(노이즈는 우리가 던진 다른 기능이며 무언가 의미한다고 생각합니다)

그러나 그들은 아무 의미가 없습니다! , 그러나 패턴을 찾을 때까지 우리는 이것을 모릅니다 1234

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS :

이것이 정확히 시퀀스라고 상상해보십시오. 다른 모든 것은 노이즈입니다(노이즈는 우리가 던진 다른 기능이며 무언가 의미한다고 생각합니다)

그러나 그들은 아무 의미가 없습니다! , 그러나 패턴을 찾을 때까지 우리는 이것을 모릅니다 1234

당신의 세트에서 답은 간단한 검색으로 검색됩니다. 헛소리하지 마십시오.

[mytarmailS]

막심 드미트리예프스키 :
당신의 세트에서 답은 간단한 검색으로 검색됩니다. 헛소리하지 마십시오.

범위가 1에서 20이 아니라 1에서 5k인 경우?

시퀀스가 10보다 큽니까?

간단한 검색 )) 및 클러스터 임대 위치 ))

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS :

범위가 1에서 20이 아니라 1에서 5k인 경우?

시퀀스가 10보다 큽니까?

간단한 검색 )) 및 클러스터 임대 위치 ))

순서대로 각 트랙. 요소는 문장의 단어와 같이 이전 요소와 관련되어야 합니다. 그렇지 않으면 구조화되지 않은 쓰레기일 뿐입니다. 거기서 무엇을 찾아야 할까요? 당신은 쓰레기통에서 사탕 포장지를 멍청하게 찾고 있습니다. SnAsala는 녹색을 뽑은 다음 빨간색을 꺼냅니다. Plt는 20k에서도 검색의 마이크로초입니다.