Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2547
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Das Abrufen von Shapelets ist wie das Clustern von Zeilensegmenten. Wahrscheinlich nützlich für Signale wie Kardiogramme, aber nicht sicher über die Nützlichkeit für Preisstudien.
Konnten Sie übrigens die Anwendung des LGBM-Modells ausarbeiten? Wenn Sie in R geschult sind, können Sie versuchen, die Bibliothek von San Sanych zu verwenden).
Das Abrufen von Shapelets ist wie das Clustern von Zeilensegmenten. Wahrscheinlich nützlich für Signale wie Kardiogramme, aber nicht sicher über die Nützlichkeit für Preisstudien.
Konnten Sie übrigens die Anwendung des LGBM-Modells ausarbeiten? Wenn Sie in R geschult sind, können Sie versuchen, die Bibliothek von San Sanych zu verwenden).
Das Problem ist spezifisch. Ich habe ein macbook m1, ich wollte Modelle ohne Virtualisierung trainieren, aber catbust ist für diese Architektur noch nicht verfügbar, und lgbm schon. Aber es gibt eine zusätzliche cli-Version, um Modelle im cpp- oder if/else-Format zu speichern. Oder das Parsen von Python-Code in den von µl. Es stellt sich heraus, dass es im Moment bequemer ist, einen virtuellen Windows-Desktop mit catbust zu verwenden (sie versprechen eine Version für m1 bereits seit einem Jahr).
Ist es vielleicht für Tests? Wahrscheinlich Handel auf win VPS, und es ist besser, nicht über reine mql dort gehen. Ich muss also if/else machen oder auf das versprochene ONNX in mql warten)
Was ist eine Sannyasi-Bibliothek?
Es ist diese. Aber aus irgendeinem Grund sieht es so aus, als hätten Sie darüber geschrieben (möglicherweise verwechselt mit elibrarius).
Diese hier. Aber aus irgendeinem Grund scheint es, dass Sie darüber geschrieben haben (vielleicht verwechsle ich es mit elibrarius).
Aah, also ist es nicht seins, bibla er ist nur ein normaler Benutzer...
Es spielt keine Rolle, wer der Autor ist. Die Hauptsache ist, dass es funktioniert (mit den in den Kommentaren angegebenen Korrekturen). Die R-Sitzung wird dort initialisiert und Sie arbeiten so lange damit, wie Sie es brauchen. Das ist nützlich, wenn Sie ein umfangreiches Modell im Speicher halten müssen (ohne es bei jeder Berechnung zu laden/entladen). C# integriert R offiziell auf eine ähnliche Weise.
Es ist zum Testen, richtig? Der Handel ist wahrscheinlich auf win VPS, und es ist besser, nicht über reine mql dort gehen. Ich muss also if/else verwenden oder auf das versprochene ONNX in mql warten).
Oder schreiben Sie den Code der Modelle in mql um, aber speichern Sie ihn dann zur Vereinfachung in c++. Unnötige Änderungen
Wenn VPS nicht metaquote ist, dann kann man versuchen, c++ in dll zu kompilieren. In der Praxis haben wir diesen Ansatz jedoch nicht getestet.
Um ehrlich zu sein, verstehe ich die Frage nicht ganz.
Ist es das, worum es geht?
Ich habe bereits eine Menge Bücher gelesen.
Spezifischere Frage, was Kernel Länge h und g aus dem Bildschirm, da Sie ein Beispiel über Filter geben?
Wavelets sind dasselbe wie Fourier. Es gibt die klassische Fourier-Methode, die Fenster-Fourier-Methode und die Wavelets-Methode, bei der anstelle eines rechteckigen Fensters wie bei der Fenster-Fourier-Methode eine spezielle Art von Fenster - Wavelets - verwendet wird. Für Finanzkurse ist die Fourier-Methode nicht geeignet, da der Quotient zufällig ist.
Wenn wir uns dem Buch zuwenden, sollten wir wahrscheinlich mit den Grundlagen beginnen, nämlich dass Wavelets durch die Art der Transformation unterschieden werden.
Kontinuierliche Wavelet-Transformation.
Die diskrete Wavelet-Transformation.
Diskrete Transformation, unterteilt in zwei weitere Unterabschnitte.
Googeln Sie, was kontinuierlich und was diskret ist, verstehen Sie es
und setzen Sie es mit der Welt unseres Themas in Beziehung, um zu verstehen, welcher Typ zu uns passt.
An dieser Stelle sollten wir wahrscheinlich mit der Untersuchung von Wavelets beginnen.