Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2214
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Ich weiß nicht, über Python, aber r-ka ist nicht sehr gut darin, oder ich weiß nicht, wie es zu tun, so kam ich mit diesem...
In katbust können Sie auch Ihren eigenen Verlust fi schreiben und ihn zur Beurteilung eines Tests für Auszubildende verwenden.
Ich sehe einfach keinen Sinn darin, die normalen sind ausreichend.In der gleichen Katbust können Sie Ihren eigenen Verlustfaktor schreiben und ihn zur Auswertung des Trainee-Tests verwenden
Ich sehe einfach keinen Sinn darin, die normalen sind ausreichend.gibt es eine Metrik für die Gewinnmaximierung bei minimalem Drawdown in Katbust ?)
Nun, katbusta hat eine Metrik zur Gewinnmaximierung bei minimalem Drawdown? ))
schreiben Sie ein eps und setzen Sie es als eval_metric
ich verwende R^2 nur zur Optimierung
Nun, schreiben Sie ein eps und setzen Sie es als eval_metric
ich verwende R^2 nur zur Optimierung
Das muss ich mal ausprobieren, das wusste ich nicht...
was ist eine eps
Das muss ich ausprobieren, das wusste ich nicht...
Was ist ein eps?
Es ist sinnvoll, seine eigenen F.I.s zu schreiben, ja... die Frage ist, welche besser ist.
eprst
verdammt noch mal
ein Typ schrieb mir eine Nachricht von hier, dass er für eine Lyapunov-Instabilität optimiert
Sie müssen https://www.mql5.com/ru/users/alexeynikolaev2 fragen, ob das gut genug ist. Das weiß er ganz sicher)).
Es ist sinnvoll, seine eigenen f.i.s. zu schreiben, ja... die Frage ist, was besser ist
eeprst
verdammt noch mal
Ein Genosse schrieb mir, dass er nach der Lyapunovschen Instabilität optimiert
Ich weiß nichts über Ljapunow, aber Fitnessfunktionen sind eine ganze "Welt" neuer Möglichkeiten, viel mehr optimale Lösungen...
Wir haben zum Beispiel ein "globales Ziel", um den Gewinn bei minimalem Drawdown zu maximieren...
Wir können sagen - "AMO", aber wenn Sie an Funktionen denken, die das "globale Ziel" verbessern werden...
Und es wird nach Lösungen suchen, es wird sich selbst "etwas einfallen lassen", was Ihnen nie einfallen würde, und sogar eine Menge...
Ich weiß nichts über Ljapunow, aber die Fitnessfunktion ist eine ganze "WELT" von neuen Möglichkeiten, viel mehr optimale Lösungen...
Wir haben zum Beispiel ein "globales Ziel": Maximierung der Gewinne bei minimalem Drawdown...
Wir können sagen - "AMO", aber wenn Sie an Funktionen denken, die das "globale Ziel" verbessern werden...
und es wird nach Lösungen suchen, es wird sich Dinge einfallen lassen, auf die Sie nie kommen würden, und noch mehr...
Ich verstehe es immer noch nicht. Ihr Ziel wird durch die Tags festgelegt. Wenn Sie diese einstellen, sind die Gewinne und Rückschläge gleich.
normal schreiben )Ich verstehe es immer noch nicht. Ihr Ziel wird durch die Noten festgelegt. Egal, welche Markierungen Sie setzen, der Gewinn und der Drawdown bleiben gleich.
normal schreiben )Ich kann es nicht gut erklären.
Nun, es gibt Ziele, die man nicht mit Tags ausdrücken kann, sondern nur durch die Suche nach dem Minimum.
Ein Beispiel: Ich möchte einen informativen Marker erstellen.
Kann ich dafür Etiketten erstellen? Nein, die gibt es nicht, und ich weiß nicht einmal, wie sie aussehen sollen...
Aber ich kann es in Bezug auf die Nützlichkeit beschreiben, ein informatives Merkmal ist ein Merkmal, dessen Training das "globale Ziel" - Gewinnmaximierung mit minimalem Drawdown- deutlich verbessert.
Sie sehen, ich kann keine Etiketten auf dem IP (informatives Ziel) erstellen, aber ich kann es als eine Maximierung beschreiben...
Jetzt können wir ein Netz mit Tausenden von Gewichten nehmen und mit seinen Gewichten spielen, bis es das IP findet, d.h. bis es maximiert ...
Oder nicht ein Netzwerk, können wir das gleiche tun MSUA, oder wir können Regeln erstellen ...
Herumspielen bedeutet, eine Art Optimierungsalgorithmus oder eine Suche durchzuführen ...
Ich kann es nicht gut erklären((.
Nun, es gibt einige Ziele, die man nicht mit Etiketten ausdrücken kann, sondern nur durch die Suche nach dem Minimum
Ein Beispiel: Ich möchte ein informatives Feature erstellen
Kann ich dafür Etiketten erstellen? Nein, es gibt sie nicht, und ich weiß nicht einmal, wie sie aussehen sollen...
Aber ich kann es in Bezug auf die Nützlichkeit beschreiben, ein informatives Merkmal ist ein Merkmal, dessen Training das "globale Ziel" - Gewinnmaximierung mit minimalem Drawdown- deutlich verbessert.
Sie sehen, ich kann keine Etiketten auf dem IP (informatives Ziel) erstellen, aber ich kann es als eine Maximierung beschreiben...
Jetzt können wir ein Netz mit Tausenden von Gewichten nehmen und mit seinen Gewichten spielen, bis es das IP findet, d.h. bis es das Maximum erreicht ...
Oder nicht ein Netzwerk, können wir das gleiche tun MSUA, oder wir können Regeln erstellen ...
Herumspielen bedeutet, eine Art Optimierungsalgorithmus oder eine Suche durchzuführen ...
Sie haben also ein trainiertes Netz und ändern einfach die Gewichte, um zu sehen, wie es mit neuen Daten funktioniert?
In der Tat habe ich ein leeres Netz (ich trainiere es nur, um es zu initialisieren, weil es nicht selbst geschrieben ist, sondern aus einem Paket stammt).
Ich kann mir eine beliebige Abstraktion, ein beliebiges Ziel vorstellen und eine Fitnessfunktion schreiben.
Dann lassen Sie die Genetik beginnen, die Gewichte des Netzes so zu verändern, dass ich (das Netz) zumindest etwas Ähnliches wie mein Ziel im Test und in der Ausbildung erhalte.
Und das ist "tausendmal" tiefgründiger als die Erstellung von Etiketten und die Anpassung der Regression oder Klassifizierung.