Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 71
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Es ist sinnlos, die Leute zu überreden, zu einer anderen Software zu wechseln. Es ist psychologisch schwierig, das weiß ich aus eigener Erfahrung, und ich habe es oft bei anderen beobachtet. Als ich zum Beispiel in einer Organisation arbeitete, wurden neue Computer installiert und Windows eingeführt. Aber die Leute beherrschten Word und Excel nicht, sie starteten MS-DOS und benutzten den Lexicon-Texteditor, um alle Dokumente auszufüllen, einschließlich Tabellen.
Damit die Massenabwanderung zu einer anderen Software beginnt, muss ein konkretes Ergebnis nachgewiesen werden, zum Beispiel in Form eines gewinnbringenden Signals. Als ich einen AfterEffects Expert Advisor erstellt habe, habe ich auch ein Signal für ihn in einer Demo gestartet. Die Nutzer sahen den Gewinn und begannen, den Expert Advisor herunterzuladen. Gegenwärtig sind die Seiten, die die Optimierung von AfterEffects beschreiben, laut Statistik die meistbesuchten, obwohl das Signal seit langem deaktiviert ist. Offenbar hat jemand den Expert Advisor im Handel eingesetzt, Gewinne erzielt und anderen Ratschläge gegeben.
Dasselbe muss mit jPrediction gemacht werden. Erstellen Sie ein vollautomatisches jPrediction-Bundle mit MetaTrader, erzielen Sie zumindest in der Demo Gewinne, lassen Sie das Signal laufen, erstellen Sie eine Anleitung für Benutzer. Und dann werden immer mehr Menschen kommen.
OMG....
Als ich schrieb, dass ich das Gleiche wie Sie getan habe, aber kein Ergebnis erhielt, sagten Sie, dass Sie die Daten richtig vorbereiten mussten, was meinen Sie, können Sie das erklären?
. Warten Sie ab, und am Wochenende werde ich eine Abhandlung über die Klassifizierung und den Unterschied zur Vorhersage verfassen. Das ist das Wichtigste!!!!!
Es gibt keinen Sinn, die Transformation mit Daten ist tatsächlich für Optimierer Reshetov, und wie Ihr Netzwerk implementiert ist, habe ich keine Ahnung, so macht es keinen Sinn, etwas zu sagen..... Warten Sie ab, und am Wochenende werde ich eine Abhandlung über die Klassifizierung und deren Unterschied zur Vorhersage vorbereiten. Das ist das Wichtigste!!!!! Verstehen Sie, was das Netz leisten kann und was nicht. Es erstaunt mich, wenn einige Verrückte sagen: "Lasst uns alles, was wir haben, ins Netz stellen und es entscheiden lassen, was es braucht. Lustig.... Dieser Ansatz scheitert, weil jede Hinzufügung eines Inputs eine drastische Veränderung des Modells mit sich bringt und es durchaus möglich ist, dass wir durch Hinzufügen eines Inputs das Modell verschlechtern..... Das Wichtigste ist jedoch, den Unterschied zwischen Vorhersage und Klassifizierung zu verstehen. Diese Typen sind SEHR unterschiedliche Dinge... vollständig......
Kolkhoz. Klassifikator und Regressor sind ein und dasselbe. Sie sagen voraus. Nur ein Klassifikator erzeugt eine Kategorie. Ein Regressor liefert einen kontinuierlichen Wert.
Eher eine Kinderkrippe.
Die Klassifizierung ist im Wesentlichen dasselbe wie die Regression. Aber sie unterscheiden sich in Details.
Das Ergebnis der Lösung eines Regressionsproblems ist die Vorhersage.
Das Ergebnis eines Klassifizierungsproblems ist eine Vorhersage.
Ich denke, Sie kennen den Unterschied zwischen diesen beiden Begriffen.
Viel Glück!
Gibt es eine Möglichkeit, ein ternäres Modell in eine Datei hochzuladen und es in absehbarer Zeit in MKUL zu verwenden?
Jetzt habe ich den Code-Generator für das Offloading des ternären Klassifikatormodells nach Java fertiggestellt. Ich werde testen, ob es funktioniert. Dann werde ich es für mql machen - es gibt einige Unterschiede, zum Beispiel fehlt mql Math.signum() Funktion. Dann werde ich wohl auch Modellcode für R generieren müssen, weil die Leute vor Ort nichts anderes verstehen.
Eher eine Kinderkrippe.
Die Klassifizierung ist im Wesentlichen dasselbe wie die Regression. Aber im Detail gibt es Unterschiede.
Das Ergebnis der Lösung eines Regressionsproblems ist die Vorhersage.
Das Ergebnis eines Klassifizierungsproblems ist eine Vorhersage.
Ich denke, Sie kennen die Unterschiede zwischen den beiden.
Viel Glück!
Sprich, die sprachlichen Feinheiten sind nicht so wichtig. Normalerweise ist das Wort "Prognose" nur für Regressionen angemessen, aber im Allgemeinen kann man mit Fug und Recht von Vorhersage sprechen.
Der Punkt ist - ja -, dass diese Ansätze im Wesentlichen dasselbe sind. Und man kann aus der Regression einen Klassifikator machen (positive Werte - Kategorie A, negative - Kategorie B). Und aus einem Klassifikator - wenn es viele Stufen gibt - kann man eine Regressionsvorhersage machen.
Blödsinn. Sowohl Klassifikator als auch Regressor sind identisch. Sie sagen voraus. Nur ein Klassifikator erzeugt eine Kategorie. Während ein Regressor einen kontinuierlichen Wert liefert.
Sagen wir, die sprachlichen Feinheiten sind nicht so wichtig. In der Regel ist für die Regression nur das Wort Prognose angemessen, aber im Allgemeinen kann man legitimerweise auch Vorhersage sagen.
Der Punkt ist - ja -, dass diese Ansätze im Wesentlichen dasselbe sind. Und man kann aus der Regression einen Klassifikator machen (positive Werte - Kategorie A, negative - Kategorie B). Und aus einem Klassifikator - wenn es viele Stufen gibt - kann man eine Regressionsvorhersage machen.
Es geht nicht einmal um sprachliche Feinheiten.
Prognose - Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes mit einem Konfidenzintervall.
Vorhersage - Vorhersage einer Klasse/Kategorie oder Wahrscheinlichkeit einer vorhergesagten Klasse/Kategorie.
Aus der Regression kann man einen Klassifikator "machen", das Gegenteil ist nicht der Fall.
Viel Glück!