Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1333
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Maxim, ich habe die Orte der Proben vertauscht - für Training und Validierung, ich habe die Testprobe belassen - was wird das Ergebnis auf der Grundlage wissenschaftlicher Dogmen sein? Ich weiß es selbst noch nicht, die Bearbeitung ist noch nicht abgeschlossen.
Nein, das wird nichts nützen.
Was haben Sie erwartet?Nein, es wird nichts bewirken.
was wurde im Allgemeinen erwartet?Ich erwarte, dass zumindest die Modelle nicht denen vor dem Tausch ähneln werden.
Und der Prozentsatz der Akkumulation der besten Entscheidungen wird sich ändern. Ich denke, der Inhalt ist wichtiger als die Menge.Ich erwarte, dass zumindest die Modelle nicht mehr so aussehen werden wie vor dem Austausch der Probenahmestellen.
Sie werden also nicht mehr dieselben sein, und was dann? )
Sie sehen sich also nicht ähnlich, na und? )
Das ist gut, denn dann können sie parallel verwendet werden.
Das wäre gut, da sie dann parallel verwendet werden können.
Ja, das ist ein Haufen Mist, d.h. es wurde keine optimale Lösung gefunden.
Mehr Saatgutwechsel und eine Menge Mülles sieht so aus, als ob wir eher R als Python aufpumpen müssen, Renat schrieb, dass es bald ein direktes Bundle ohne Krücken geben wird
d.h. catbust kann in 1 Zeile von mt5 ausgeführt werden
Ich muss diese Nachricht übersehen haben. Können Sie mir sagen, wann das war, oder den Link angeben.
Viel Glück!
Ich muss diesen Beitrag übersehen haben. Können Sie mir sagen, wann das war, oder einen Link angeben.
Viel Glück!
Ja, das war hier im Vorbeigehen.
https://www.mql5.com/ru/forum/302625/page8#comment_10568532
Ja, ein Finger im Himmel, d.h. es wurde noch keine optimale Lösung gefunden
mehr Saatgut austauschen und einen Haufen Müll machenWas meinen Sie mit Finger im Himmel? Zwei parallel laufende Modelle sind eine gute Option, warum nicht?
Seed, natürlich, wird sich weiter ändern, bis ich vernünftige Argumente zu hören - was macht es für einen Unterschied, wer es dreht ich oder ein Zufallszahlengenerator - ist nicht klar. Bald wird es weitere Modelle mit dem Parameter"--bagging-temperature" geben - wahrscheinlich auch Müll nach Ihrer Klassifizierung, aber es ist interessant zu sehen.
Was meinen Sie mit einem Finger im Himmel? Zwei parallel laufende Modelle sind eine gute Option, warum nicht?
Natürlich werde ich mich weiter verändern, bis ich vernünftige Argumente höre - was macht es für einen Unterschied, wer es dreht, ich oder ein Zufallszahlengenerator - ist nicht klar. Bald werden mehr Modelle mit dem Parameter"--bagging-temperature" kommen - wahrscheinlich auch Unsinn nach Ihrer Klassifizierung, aber ich bin gespannt darauf.
Wenn sie funktionieren, warum nicht?
Der Punkt ist, dass Sie die Effizienz um ein Vielfaches steigern können, indem Sie sehr einfache Techniken anwenden.
Ich schreibe nicht offen über sie, weil ich möchte, dass Sie das Buch lesen. Und im Allgemeinen gibt es eine Menge vergraben, die in einer geraden Linie auf ein gutes Modell ausgegeben werden kann. Aber nur pssst...
über die Knalltemperatur ist es interessant zu sehen, ich weiß nicht, was Sie meinenwenn sie funktionieren, warum nicht?
Es ist nur so, dass Sie Ihre Effektivität mit einigen sehr einfachen Techniken um ein Vielfaches steigern können.
Ich schreibe nicht explizit über sie, weil ich möchte, dass Sie das Buch lesen. Und im Allgemeinen gibt es eine Menge vergraben, die in einer geraden Linie auf ein gutes Modell ausgegeben werden kann. Aber nur pssst...
Es ist interessant zu sehen, über die Absackung Temperatur, ich weiß nicht, was es bedeutetIch habe mich über MSUA informiert, ich weiß nicht, auf welches Buch es sich konkret bezieht, aber es ist unter diesem Titel nicht auffindbar. Soweit ich weiß, wird dieses Ding in CatBoost verwendet
--l2-Blatt-reg
l2-Blatt-Regelmäßigkeitsprüfung
L2-Regularisierungskoeffizient. Wird für die Berechnung des Blattwerts verwendet.
Es sind alle positiven Werte zulässig.
CPU und GPU
Oder geht es um etwas anderes? Diese Methode kann auch für die Erstellung von Prädiktoren selbst verwendet werden, z. B. um Muster an bestimmten Standorten zu beschreiben.