Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 580
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Ich danke Ihnen. Ich frage mich, ob es irgendwelche Monographien gibt, die in der Natur existieren?
nicht gefunden... nur in den Wäldern von Breyman - dem Waldschöpfer - gesehen
...
Ich hätte gerne etwas Großes und Detailliertes).
... und gründlich.
Zykov A.A. Grundlagen der Graphentheorie. -Moskau: Nauka. Chefredakteur, Physik und Mathematik, 1987.
Eine systematische Einführung in die Graphentheorie, gegliedert nach der inneren Logik ihrer Entwicklung.
Im Netz gibt es einige Links zum Herunterladen.
Warum nicht eine Montageanleitung für Traktoren?
Eine neue Version der Bibliothek zur Anbindung von Python an MT5 wurde veröffentlicht. Aufruf des Linkshttps://github.com/RandomKori/Py36MT5 Aber es gibt Probleme. In Visual Studio funktioniert das Testprojekt wie es sollte, aber in MT gibt es einige unklare Probleme. Jetzt funktioniert die Bibliothek problemlos mit dem Verzeichnis, in dem sich das Python-Skript befindet. Ich weiß nicht, wie ich den Link zu MT debuggen kann. MT ist vor dem Debugger geschützt. Vielleicht weiß jemand, wie man Fehler beheben kann?
Warum nicht eine Montageanleitung für Traktoren?
Ist das Ihre Vorstellung von einem Scherz?
Ich gebe Ihnen nützliche Informationen und im Gegenzug ... sind Sie wie ein Teenager, unhöflich, und Sie denken, Sie seien der beste Witz in der Branche ... es ist erbärmlich.
Sie haben wahrscheinlich genug von einem Buch, so wie einige Figuren hier...
Soll das ein Scherz sein?
Mann, ich gebe Ihnen nützliche Informationen und im Gegenzug ... Sie sind wie ein Teenager, unhöflich, und Sie denken, Sie sind der beste Witz in der Branche ... es ist erbärmlich.
Sie haben wahrscheinlich genug von einem Buch, wie einige der Figuren hier...
was ist da nützlich? wie baut man einen graph-baum auf? sehr nützlich...
weil sie das ganze Buch lesen müssen?
was ist da nützlich? wie baut man einen graph-baum auf? sehr nützlich...
Müssen Sie deshalb das ganze Buch lesen?
Deshalb fummeln Sie daran herum, weil Sie das Grundwissen nicht haben und nicht haben wollen. Sie haben das Wissen und das Verständnis nicht. Es fehlt Ihnen an Wissen und Verständnis, aber ein Buch und mehrere Artikel reichen nicht aus.
Das ist der Grund, warum Sie auf den Dingen herumtrampeln, weil Sie keine gründlichen Kenntnisse haben und auch nicht wollen. Sie haben nicht das Wissen und das Verständnis. Und dafür reichen ein Buch und ein paar Artikel, die man einmal gelesen hat, nicht aus.
Wie man lebt, wie man lebt... Panik-Panik... das Einmaleins und die Theorie und Ontologie des Wissens lernen
Ich danke Ihnen. Ich frage mich, ob es irgendwelche Monographien gibt, ob sie überhaupt in freier Wildbahn vorkommen?
Hören Sie auf, herumzualbern und nehmen Sie ein R: Der Code muss von einem Link zu einer Quelle begleitet werden, die die Theorie dieses Codes beschreibt.
Hier finden Sie Hinweise auf den klassischen Algorithmus von Breiman:
Breiman, L. (2001), Random Forests, Maschinelles Lernen 45(1), 5-32.
Breiman, L (2002), 'Manual On Setting Up, Using, And Understanding Random Forests V3.1', http://oz.berkeley.edu/users/breiman/Using_random_forests_V3.1.pdf.
Wenn man R verwendet, gibt es bereits eine Vielzahl von Wäldern, die dort gesammelt wurden, und man würde sehen, dass es neben randomForest auch andere Wälder gibt, die eine Vielzahl von Nuancen der ursprünglichen id spezifizieren.
Zum Beispiel randomForestSRC, randomUniformForest.
Der interessanteste und effizienteste Algorithmus der gleichen Art ist ada.
Hier sind die Referenzen (diese sind alle aus der Dokumentation der R-Pakete)
Friedman, J. (1999). Greedy Function Approximation: Eine Gradient Boosting Machine. TechnischerBericht, Abteilung für Statistik, Universität Standford.
Friedman, J., Hastie, T., und Tibshirani, R. (2000). Additive logistische Regression: Eine statistische Perspektivedes Boosting. Annals of Statistics, 28(2), 337-374.
Friedman, J. (2002). Stochastisches Gradient Boosting. Coputational Statistics{& Data Analysis 38.Culp, M., Johnson, K., Michailidis, G. (2006). ada: an R Package for Stochastic Boosting Journalof Statistical Software, 16.
Es gibt mehrere Varianten der ada.
Aber R selbst trifft eine thematische Auswahl.
Nach Bäumen:
Durch sehr enge Baumverwandte:
Es sind auch Wrapper verfügbar, z.B. ein sehr interessanter Wrapper für Maxim on predictor estimation algorithms:
Und wenn ich schreibe, dass Sie ländliche Podlouches nutzen, dann meine ich genau die folgenden Umstände:
AdaBoost ist nicht besser als Bagging für Forex, da es schlecht passt, vor allem auf große Dimensionen Daten. vor allem, da es bereits in seiner Klasse veraltet ist, gibt es xgboost. und der Rest ist immer noch ein work in progress :)
Ich glaube auch nicht wirklich an die Funktionalität von Importeuren auf dem Devisenmarkt... aber es ist gut, sich für die allgemeine Bildung damit vertraut zu machen, z. B. Doping Gini zu Alglieb