|
10+ anos
experiência
|
0
produtos
|
0
versão demo
|
|
0
trabalhos
|
0
sinais
|
0
assinantes
|
https://www.mql5.com/ru/channels/machinelearning
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.
Este artigo apresentará ao leitor a técnica de aprendizado de máquina para negociação baseada em grade e martingale. Para minha surpresa, essa abordagem, por algum motivo, não é afetada de forma alguma na rede global. Após ler o artigo, podemos criar nossos próprios bots.
O artigo considera a criação de modelos de aprendizado de máquina com filtros de tempo e discute a eficácia dessa abordagem. O fator humano pode ser eliminado agora simplesmente instruindo o modelo a negociar em uma determinada hora de um determinado dia da semana. A busca de padrões pode ser fornecida por um algoritmo separado.
Neste artigo, nós consideraremos os métodos de aprendizado de máquina ativo que se baseiam em dados reais e discutiremos seus prós e contras. Talvez você considere esses métodos úteis e os inclua em seu arsenal de modelos de aprendizado de máquina. A transdução foi introduzida por Vladimir Vapnik, que é o coinventor da Support-Vector Machine (SVM).
Este artigo descreve uma das possíveis abordagens para a transformação de dados com o objetivo de melhorar a generalização do modelo, ele também discute a amostragem e seleção dos modelos CatBoost.
Treinamento do classificador CatBoost em Python e exportação do modelo para a mql5, bem como a análise dos parâmetros do modelo e um testador de estratégia customizado. A linguagem Python e a biblioteca MetaTrader 5 são usadas para preparar os dados e treinar o modelo.
O artigo apresenta um estudo extenso das características sazonais: autocorrelação, mapas de calor e gráficos de dispersão. O objetivo do artigo é mostrar que a "memória de mercado" é de natureza sazonal, na qual ela é expressa através da correlação maximizada de incrementos de ordem arbitrária.