Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1210
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Nun ok, also vielleicht ist es besser, direkt zu Python oder R zu gehen... so gibt es keinen Ärger mit IO
und aus MO kommt man heutzutage nicht mehr raus, wenn Schiffe durch das Universum fahren...
Sie können nicht aus Sharp nach Python wechseln. Es gibt spezielle Versionen von Python mit Sharpies, aber es ist nicht sicher, dass sie alle Python-Pakete unterstützen.
VS 2017 sofort einsatzbereit
Die Frage bezieht sich auf Pakete. Es ist noch nicht sicher, dass MS Python mit Sharp alles unterstützt. Ich werde es nicht behaupten, aber es gibt Gerüchte, dass es so ist.
Die vorläufigen Ergebnisse (da ich noch nicht alle Prädiktoren erstellt habe) bei der Modellerstellung zur Bestimmung profitabler Modelle (1) waren gar nicht so schlecht. Hier ist die Aufschlüsselung nach y - Profit bei unabhängigen Stichproben und nach x - 1 - TP+FP und 0 - TN+FN.
Das Ziel war ein Gewinn von 2000, was bisher nicht erreicht wurde, aber nur 3 Modelle sind von 960 in die Verlustzone eingetreten, was kein schlechtes Ergebnis ist.
Die Tabelle der Konjugation
Das durchschnittliche Finanzergebnis ohne Klassifizierung beträgt 1318,83, nach der Klassifizierung 1 - 2221,04 und 0 - 1188,66, so dass sich das durchschnittliche Finanzergebnis der Modelle nach der Klassifizierung um 68 % erhöht hat, was nicht schlecht ist.
Es bleibt jedoch abzuwarten, ob dieses Modell auch mit Modellen funktionieren kann, die auf anderen Daten beruhen.
Logloss-Training - überraschenderweise konvergieren die Teststichprobe (auf der das Modell automatisch abgetastet wird - nicht die Trainingsstichprobe) und die unabhängige (Untersuchungs-) Logloss_e fast perfekt.
Das gilt auch für den Rückruf.
Und die Präzisionsmetrik hat mich überrascht, da sie standardmäßig für die Modellauswahl verwendet wird. Ich hatte kein Training, da sie beim ersten Baum sofort gleich 1 war.
Aber die unterschiedlichen Messwerte im Test und in der Prüfung - das Ergebnis überrascht mich sehr - ein sehr kleines Delta.
Aus den Diagrammen geht natürlich hervor, dass das Modell übertrainiert ist und das Training bei 3500 Bäumen oder sogar noch früher hätte beendet werden können, aber ich habe das Modell nicht optimiert und die Daten sind tatsächlich mit Standardeinstellungen.
Bitte beraten, denn ich bin zu faul, um 1200 Seiten zu lesen, hat jemand hier versucht, maschinelles Lernen auf der Grundlage der Ergebnisse des Handels auf geschlossenen EAs zu implementieren?
Die Antwort ist: Wenn einer verliert, nimmt der andere, das ist auch ohne MO klar.
Liebe Forum-Nutzer, könnten Sie mir bitte sagen, weil ich zu faul bin, 1200 Seiten zu lesen, hat jemand hier versucht, maschinelles Lernen auf der Grundlage der Ergebnisse des Handels mit geschlossenen EAs zu implementieren?
Ich glaube nicht, denn wenn sich jemand ernsthaft mit solchen Fällen befasst, hat er/sie normalerweise eine eigene Website für die Pflege seiner/ihrer Werke oder entwickelt sie für den persönlichen Gebrauch.
in der Vergangenheit konnte NeuroShell DayTrader alles, was Sie ihm gaben (Ihre Handelshistorie) in ein trainiertes System umwandeln, dann wurde es still um das Projekt, jetzt weiß ich es nicht, ich habe so etwas nicht gesehen
Ich glaube nicht, denn wenn es jemand ernsthaft betreibt, hat er/sie entweder eine eigene Website, um seine/ihre Kreation zu unterstützen, oder er/sie macht es für den persönlichen Gebrauch.
NeuroShell DayTrader war früher in der Lage, alles, was Sie ihm gegeben haben (Ihre Handelshistorie), in ein trainiertes System umzuwandeln, dann wurde das ganze Projekt eingestellt, jetzt weiß ich es nicht, ich habe so etwas nicht gesehen.