Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1896

 
Maxim Dmitrievsky:

Je nach Stunde (und natürlich dem Instrument) können unterschiedliche Schnitte vorgenommen werden

hier ist zum Beispiel der Eurobock zur 9. Stunde (Endzeit). Umgekehrter Cluster.

Kauf- und Verkaufscluster können auch so eingestellt werden, dass sie in der Historie positiv sind.

kurz gesagt, die Frage der Überschreitung und der Optimierung bleibt bestehen

Ich sehe ein Bild von 5 Minuten. Das tatsächliche Ergebnis könnte ein auf dem Kopf stehendes Bild sein. Nur auf dem realen Markt. Es spielt keine Rolle, ob es sich um eine Demo oder eine echte handelt. Ich werde das respektieren.

Und so(((((.

Ich weine.))

 
Uladzimir Izerski:

Ich sehe ein Bild von 5 Min. Das wirkliche Ergebnis könnte ein auf dem Kopf stehendes Bild sein. Nur vom realen Markt geben. Es spielt keine Rolle, ob Demo oder echt. Ich werde das respektieren.

Und so(((((.

Ich weine.)))

Gehen Sie spazieren.

 
Maxim Dmitrievsky:

Gehen Sie spazieren.

Ich hab's. Es funktioniert also nicht. Vorbei bis zu besseren Zeiten.)

 
Uladzimir Izerski:

Ich hab's. Es funktioniert also nicht. Vorbei bis zu besseren Zeiten)).

Es ist hier nicht üblich, den realen Markt zu testen. Es ist höchste Zeit, dass Sie die Regeln des Forums verstehen.
 
Evgeny Dyuka:
Es ist hier nicht üblich, mit dem realen Markt zu testen. Es ist höchste Zeit, dass Sie die Regeln des Forums verstehen.

Und das ist richtig. Voller Stopp.

 
Uladzimir Izerski:

Ich sehe ein Bild von 5 Min. Das wirkliche Ergebnis könnte ein umgekehrtes Bild sein. Nur vom realen Markt geben. Ob Demo oder echt, spielt keine Rolle. Ich werde das respektieren.

Und so(((((.

Ich habe geweint.))

Das Testgerät ist wie eine Droge.
 
Ivan_Invanov:
Das Prüfgerät ist wie eine Droge.

Für manche Menschen ist es das.

Selbstberuhigung des Testers. Ja.

Ich will den Ameisenhaufen nicht aufwirbeln. Ich verfolge dieses Thema schon seit langem. Bislang keine Fortschritte. Vielleicht mehr Fortschritt hinter den Wolken.

 

"Ein Deep-Learning-Algorithmus mit einem Lehrer erreicht eine akzeptable Qualität mit etwa 5000 markierten Beispielen pro Kategorie.

Für m1 wird jeden Tag auf Geschichten pro Woche umgeschult, für m5 einmal pro Woche auf Geschichten pro Monat.

Gibt es für die anderen Methoden Zahlen zum Vergleich?

 
Uladzimir Izerski:

Für manche Menschen, ja.

Selbstberuhigung des Testers. Ja, ja.

Ich will den Ameisenhaufen nicht aufwirbeln. Ich verfolge den Thread schon eine Weile. Bislang keine Fortschritte. Vielleicht gibt es ja doch noch einen Fortschritt in den Wolken.

Vova, du hast dein eigenes Thema aufgegeben, ohne es begonnen zu haben, komm zurück
 
Maxim Dmitrievsky:

Je nach Stunde (und natürlich dem Instrument) können unterschiedliche Schnitte vorgenommen werden

hier ist zum Beispiel der Eurobock zur 9. Stunde (Endzeit). Umgekehrter Cluster.

Kauf- und Verkaufscluster können auch in der Historie als positiv gekennzeichnet werden

Kurz gesagt, die Frage der Suche und Optimierung ist immer noch dieselbe

+ Umschulung. Bei neuen Daten kann es schlechter funktionieren (wie üblich)

So: seit 2015 Clustering. Dies ist der frustrierendste Teil. Ich hätte nicht gedacht, dass die recht grobe Einteilung in Cluster zu einem starken Übertraining führen würde.


Ich verstehe immer noch nicht, was die Zeit ist: 1, 2, 9 Stunden sind nur die Endzeit?