Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 121
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Was ist, wenn sich ein paar Geschäfte als große Gewinne und Tausende andere als kleine Verluste herausstellen? - Das ist eine ziemlich schlechte Idee.
Genau richtig, der Nachteil aller Zielkriterien für TS - sie berücksichtigen nicht die Anzahl der Trades. D.h. wir können einen großen Kriteriumwert bei einer kleinen Anzahl von Trades nach dem Zufallsprinzip erhalten.
Warum sie alle... Sie können der Formel Argumente hinzufügen, die das Verhältnis von gewinnbringenden/verlustbringenden Geschäften zur Gesamtzahl der Geschäfte selbst berücksichtigen.
Ich habe also den ganzen Thread durchgelesen.
Ihr wühlt an den falschen Stellen.
Es stellt sich heraus, dass es ein Werkzeug zur Bewertung von R-Modellen gibt
Wie man R-Modelle in Azure Machine Learning Studio auswertet
Ich habe also den ganzen Thread durchgelesen.
Ihr wühlt an den falschen Stellen.
Und wo soll man graben?
Ich schließe mich der Frage an.
Ja, Vadim, wo soll ich graben?
P.S. Ich bin froh, dass du wieder zugelassen wurdest.
Ich habe mir den ganzen Thread durchgelesen.
Ihr wühlt an den falschen Stellen.
um aus dem Verbot herauszukommen, zum einen. Ich hoffe, ich muss mich nicht noch einmal über Sie beschweren.
Sie sind unsere Femokratin.
Wo soll ich graben?
Er hat einen eigenen Zweig für Bagger geschaffen. Siehe Maschinelles Lernen: Theorie und Praxis (nur für den Handel; Zugang nur für Personen mit einem Straight)
Es stellt sich heraus, dass es ein Werkzeug zur Bewertung von R-Modellen gibt
Wie man R-Modelle in Azure Machine Learning Studio auswertet
Ich habe verstanden, dass es sich nur um eine nette visuelle Hülle für die Programmierung handelt, in all diesen "Modulen" befindet sich der übliche R-Code. Grundsätzlich werden die Daten in zwei Gruppen aufgeteilt: train/test, und das Modell wird standardmäßig trainiert und getestet.
Außerdem ist das Abonnement des Dienstes teuer: 100 USD für 25 Stunden Berechnungen pro Monat. Es ist nur dann eine Ersparnis, wenn ihre Cloud produktiver ist und in einer Stunde viel mehr leistet als ein normaler Computer.
Am Ende (Modul Evaluate) werden für das Modell <<"Accuracy", "Precision", "Recall", und "AUC">> usw. berechnet, auch hier gibt es nichts Neues.
Ich verstehe, dass dies nur eine nette visuelle Programmier-Shell ist, innerhalb all dieser "Module" ist der übliche R-Code. Im Wesentlichen werden die Daten in zwei Gruppen Training/Test unterteilt, und das Modell wird standardmäßig trainiert und getestet, was auch in Rattle durchgeführt werden kann.
Außerdem ist das Abonnement des Dienstes teuer: 100 USD für 25 Stunden Berechnungen pro Monat. Es hilft nicht viel, wenn ihre Cloud produktiver ist und sie viel mehr Berechnungen pro Stunde durchführen als ein normaler Computer.