Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3383
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Ich glaube, er verwechselt FF mit Optimierungsflächen.
Das hat eine gewisse Verschlagenheit. Die Links sind nur dazu da, um sicherzustellen, dass sie sich öffnen. Niemand, der "interessiert" ist, wird sich mit ihnen befassen. Niemand wird Andrei's zerkaute Artikel lesen, geschweige denn akademische Werke.
Hat jemand dieses leicht verständliche TOP mit der Möglichkeit, die Rangfolge seines eigenen Optimierungsalgorithmus zu berechnen, gesehen?
https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/
Dies sind gradientenbasierte Optimierungsmethoden für Neuronen ,
und wir reden hier über gradientenfreie globale Optimierungsmethoden,
Komm schon, Saber.
Das sind die ABCs.
Worüber übrigens Ihr lokaler Experte für Optimierungen in seinen Artikeln nichts gesagt hat (weil er selbst eine Eiche in AO ist).
Lesen Sie dies, insbesondere den Abschnitt "Verlustfunktion != Qualitätsmetrik". Deutlicher kann ich kaum schreiben.
Konnte es nicht öffnen, wir sind ein bisschen blockiert(
Dies führt zu einer potenziell unbegrenzten Anzahl von Parametern, da Funktionsräume unendlich-dimensional sind. In der Praxis führt dies dazu, dass die Anzahl der Parameter irgendwie kontrolliert werden muss - bei Bäumen zum Beispiel durch das Beschneiden der Blätter.
Zum Beispiel bestehen AMO-Wälder, Boosts aus Primitiven, Regeln.
Wir können eine Beckus-Naur-Grammatik der Regeln erstellen, die wir brauchen.
etwa so.
Hinter jeder Regel befindet sich ein Code/String/Genotyp.
Auf der linken Seite steht der Genotyp, auf der rechten Seite die generierte Regel, dieser Genotyp kann mit Hilfe von AO durchsucht werden.
Die Summe der Regeln ist der gleiche Boost oder Wald...
Es ist eine Art von no-brainer.
Hier ist der Code, der das Ganze implementiert
Dokumentation zum Paket
Ich sehe also keine Hindernisse, meine AMO rein auf Optimierung und Grammatik zu implementieren.
Und wir haben an allen Fronten die Hände frei, beliebige Funktionen, Transformationen, beliebige Daten, im Allgemeinen kann alles implementiert werden.
Derselbe Forrest, kein Unterschied.
Konnte es nicht öffnen, wir sind ein bisschen blockiert(
Wir sind oft blockiert, irgendwie passen wir uns an.
Nun, zum Beispiel AMO-Wälder, Boosts bestehen aus Primitiven, Regeln.
Ich habe nicht behauptet, dass das Fehlen eines festen Satzes von Parametern das Lernen (die Optimierung) unmöglich macht. Ich sprach nur von signifikanten Unterschieden zur konventionellen Optimierung mit einem festen Satz von Parametern. Wenn Sie mir nicht glauben, können Sie versuchen, Bäume oder Grammatiken in MT5 zu implementieren (wo der Optimierer mit einer festen Menge arbeitet). Es ist nicht so, dass es absolut unmöglich ist, aber es ist extrem umständlich.
Ich habe nicht behauptet, dass das Fehlen eines festen Satzes von Parametern das Lernen (die Optimierung) unmöglich macht. Ich sprach lediglich von signifikanten Unterschieden zur herkömmlichen Optimierung mit einem festen Satz von Parametern. Wenn Sie mir nicht glauben, können Sie versuchen, Bäume oder Grammatiken in MT5 zu implementieren (wo der Optimierer mit einer festen Menge arbeitet). Es ist nicht so, dass es absolut unmöglich ist, aber es ist extrem unbequem.
Die MQL5-Sprache ermöglicht es Ihnen, das Fehlen von Standardfunktionen des Testers und des Optimierers zu kompensieren. Wenn ein dynamischer Parametersatz erforderlich ist, können Sie einen externen Optimierer für das Modell in MQL5 schreiben.
Die MQL5-Sprache ermöglicht es Ihnen, das Fehlen von Standardfunktionen des Testers und des Optimierers auszugleichen. Wenn ein dynamischer Satz von Parametern erforderlich ist, können Sie einen externen Optimierer für das Modell in MQL5 schreiben.
Ein Schüler stellt Fragen an eine künstliche Intelligenz.
Frage: Wie ist dein Name?
Antwort: Vasya. Fahr zur Hölle.
Frage: Was ist "Fahr zur Hölle"?
Antwort: Das ist die Antwort auf deine zweite Frage, Vasya.
P.Z..
Die Frage schockiert das neuronale System.
Es ist obligatorisch, Gradient Bousting in mql5 zu schreiben, um der Schöpfer des beschissensten Fahrrads zu werden.