Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1962
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im Prüfgerät
versucht es, es gibt ein Beispiel für mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
im Prüfgerät
versucht dies, es ist ein Beispiel für mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
Das Testgerät liefert keine zuverlässigen Informationen. Nun, ich spreche von EAs ohne neuronale Netze, aber ich sehe in dieser Hinsicht keinen großen Unterschied. Ich denke, dass jede Strategie und sogar eine Strategie mit verschiedenen Parametern unterschiedliche Korrelationen mit dem Test ergibt und ich deshalb nicht einmal annähernd schätzen kann.
das Prüfgerät keine zuverlässigen Informationen liefert. Nun, ich spreche von EAs ohne neuronale Netze, aber ich sehe in dieser Hinsicht keinen großen Unterschied. Jede Strategie und selbst eine Strategie mit unterschiedlichen Parametern ergibt unterschiedliche Korrelationen mit dem Tester, weshalb wir nicht einmal annähernd schätzen können.
Das Prüfgerät liefert zuverlässige Informationen
das Prüfgerät liefert zuverlässige Informationen
Schauen Sie sich die Demo an.
Vielleicht sollte ich ihm schreiben und ihn bitten, mir den Code zu schicken?)
Ich habe es selbst zweimal gelesen und verstehe immer noch nicht, wie es funktioniert, wie der Speicher verdreifacht wird und wie es die Eigenschaften der Superpräzisionsschicht übertrifft... Wie auch immer, der Artikel ist nicht sehr gut, aber das Produkt selbst ist gut, der Autor braucht nur einige Erklärungen... Wenn du es also herausfindest, schreibe wenigstens, wie es funktioniert...
Ich bin zu faul, um einen weiteren Mythos zu entlarven) hat jemand etwas verdreht und lauthals verkündet, dass es keine Umschulung gibt. Schauen wir mal...
so faul, einen weiteren Mythos zu entlarven) hat jemand da draußen etwas verdreht und lautstark behauptet, dass es keine Umschulung gibt. Schauen wir mal...
Nun, der Artikel zeigt, dass der Mann etwas von Algorithmen versteht.
Probieren Sie es aus, das Experiment ist das Kriterium der Wahrheit.coole Python-Bibel
https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#
Ich denke, das ist vielversprechend.
Nein, der Artikel zeigt, dass der Mann Algorithmen kennt.
man muss es ausprobieren, das Experiment ist das Kriterium der WahrheitDer Plan ist einfach. Wir geben den Merkmalsvektor ein, ONO gibt ein Zufallssignal im Bereich 0;1 aus. Wir eröffnen einen Handel und schließen ihn bei der nächsten Iteration. Zum Beispiel entscheiden wir, wenn es mehr als 0,5 ist - kaufen, weniger - verkaufen. Wenn der vorherige Deal in rot ist, geben wir dem Grid eine Strafe in einem separaten Eintrag, wenn er im Plus ist, fördern wir ihn. Jede Iteration sollte so ablaufen. Infolgedessen passt er die Gewichte im Laufe des Handels an. Warum wird sie sofort auf dem Chart in der + Position gehandelt ist Unsinn), da sie zunächst dumm ist. Höchstwahrscheinlich hat er ihn zuerst trainiert und dann auf demselben Gebiet erneut trainiert.
https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models
Ich bin nicht beeindruckt von den Ergebnissen der Bilder...
Das System ist einfach.
Wenn es so einfach ist, warum gibt es dann zwei oder drei Arten von Netzen?
Warum sagt er, dass das klassische RL nicht funktionieren wird?
Was ist der Zweck des Speichers?
Ich bin ein totaler Nerd im RL, aber es scheint mir, dass es nicht so einfach ist.
mehrere D-Neuronen (Gittertyp)
Fehler, % = 45,10948905109489
Auf Wiedersehen)
Ich habe dem Autor des Netzes eine E-Mail mit den Kürzungen und meiner Empörung geschickt.