Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1257
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Erfolg hängt vom Glück ab, das Narren begleitet, nur sie können MICH machen und es vielversprechend aussehen lassen;)
Du hast Recht, die Klugen haben meistens Pech im Leben, weil sie Angst vor dem Risiko haben, was die Dummen einfach nicht sehen, die Intelligenten müssen manchmal wie ein Betrunkener handeln, kräftig und heimlich, als eine Möglichkeit, Entscheidungen zu treffen und unter dem Einfluss zu handeln.
Kennen Sie dieses "Etwas", diese "Basisstrategie (BS)"?
Nehmen Sie eine beliebige BS, um damit zu beginnen. MO wird sein Leistungs- und Entwicklungspotenzial aufzeigen, falls es ein solches gibt). Dann ändern Sie entweder die BS oder entwickeln sie weiter.
Alles bleibt so, wie es ohne das MOA ist. MO ersetzt nicht den Kopf.))
Merkmalsauswahl mit genetischen Algorithmen in R
Dies ist ein Beitrag über die Auswahl von Merkmalen mit Hilfe von genetischen Algorithmen in R, in dem wir einen kurzen Überblick über diese geben werden:
Nehmen Sie eine beliebige BS, um damit zu beginnen. Das Verteidigungsministerium wird seine Leistungsfähigkeit und sein Entwicklungspotenzial aufzeigen.) Dann ändern Sie entweder die BS oder entwickeln sie weiter.
Alles bleibt so, wie es ohne die MO ist. Es gibt keinen Ersatz für MO.))
Ich habe bereits gezeigt, wie es bei mir funktioniert, und mein Ziel vorgeschlagen, das Trends und Flüsse definiert, in denen Sie jede Impuls- bzw. Kanalstrategie handeln können.
Das schlechte Beispiel ist ansteckend
Die Beiträge wurden wieder gelöscht...(
Ein schlechtes Beispiel ist ansteckend.
es ist "Essen" und es wird hier sowieso niemand darüber diskutieren, also habe ich es gelöscht, um die Idylle nicht zu stören)
Da hier sowieso niemand darüber diskutieren wird, habe ich ihn gelöscht, um die Idylle nicht zu stören)
Behalten Sie wenigstens interessante Artikel in Ihrem Blog. Hier löscht niemand den Müll, hinter dem etwas Interessantes schwer zu finden ist.
Um Bayes'sche Bäume zu verstehen, sollten Sie zunächst etwas über den Metropolis-Gastnigs-Algorithmus lesen, einen Monte-Carlo-Algorithmus über Markov-Ketten, der mit Bäumen vergleichbar ist.
das BART-Dokument selbst
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Forschungspapiere/BART%20Juni%2008.pdf
der Punkt ist, dass sie nicht neu trainiert werden und eine probabilistische Ergebnisschätzung (Posterior) liefern
Um Bayes'sche Bäume zu verstehen, sollten Sie zunächst etwas über den Metropolis-Hastnigs-Algorithmus, den Monte-Carlo-Algorithmus über Markov-Ketten, lesen; die Analogie zu Bäumen ist
das BART-Dokument selbst
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Forschungspapiere/BART%20Juni%2008.pdf
der Punkt ist, dass sie nicht neu trainieren und ein probabilistisches Ergebnis (Posterior) liefern
Eine Menge Formeln ((