Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1968
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Das ist es also, was diese Ebene tut.
Das Problem ist nicht die Komprimierung, sondern die Tatsache, dass es Milliarden von Sequenzen geben wird, von denen 99,9 % Unsinn sein werden.
Das ist das Problem: Bevor man sie komprimiert, muss man sie vernichten.
Wenn Sie es wegwerfen, müssen Sie nichts mehr komprimieren).
Nun, ja, aber es gibt keine Erinnerung an die vorherigen Handlungen des Agenten, das ist etwas anderes.
Ich werde die Mappe noch einmal lesen, dann werde ich mich mit dem Code befassen.
Für mich ist es kein Speicher, es sieht nur wie ein Speicher aus, es sind neue Daten des NS-Ergebnisses für die Quantisierung, außerdem ist es bereits in Cluster aufgeteilt. Und es stellt sich heraus, dass das System sich zu erinnern scheint, aber in Wirklichkeit holt es sich die Ergebnisdaten am Anfang des BP-Abschnitts. In diesem Fall handelt es sich nicht um wiederholte Durchläufe, sondern um die Berücksichtigung der Vorwärtsbewegung der Daten. Die Frage ist, wie sie empfangen und wie sie berücksichtigt werden. Es kann ein zusätzliches Neuron für die Buchhaltung vorhanden sein, oder es können gewichtete Daten vorhanden sein.
https://cran.r-project.org/web/packages/glmdisc/vignettes/glmdisc.html
Paket zur Diskretisierung (Quantisierung) unter Berücksichtigung des Ziels
Danke, ich habe es mir angeschaut. Wieder ein Zufallsspiel, wie ich es verstehe? Haben Sie es selbst ausprobiert? Ich habe nicht gesehen, wie man die Partitionierungsbedingungen anschließend in einer Datei speichern kann, um sie bei der Eingabe neuer Daten anzuwenden.
Ich habe den ganzen Tag mit Quickcom verbracht, Leute, es ist so nervig, dass ihr es eurem Feind nicht wünschen würdet. Um ehrlich zu sein, das Optionsmodul ist wirklich ein Chaos :-(. Und die Hauptsache ist, dass es viele Orte gibt, an denen man das Volatilitätslächeln aufbauen kann. Ich habe viele Webdienste und eigenständige Anwendungen, aber keine von ihnen hat eine Parameterberechnung für das Lächeln. Ich brauche mir das nicht anzusehen, wenn es durch drei Werte beschrieben wird. Und die Hauptsache, mit niemandem werden diese Werte leider berechnet. Nur smartX zählt, aber es ist nicht unter dem Wine eingestellt, oder sie haben eine krumme Verteilung, haben bereits alle Optionen heruntergeladen und vorbei. Ich erinnere mich, dass das Display so intelligent wie in MT konfiguriert ist und sein Aussehen anzeigte, so dass er einfach ausflippte, als er sah, wie cool es aussah. Das ist Blödsinn, Genossen. Lauf so schnell du kannst von Quick weg. Solch ein Blödsinn....
Es ist eine schwierige Sache, schnell zu sein.
Danke, ich habe es nachgeschlagen. Sie spielen wohl wieder den Zufallsgenerator, nehme ich an? Haben Sie es selbst ausprobiert? Ich habe nicht gesehen, wie man die Partitionierungsbedingungen in einer Datei speichern kann, um sie beim Eintreffen neuer Daten anzuwenden.
in tensorflow-in keras-in theano -in mxnet-in pyTorch- etc ....
Ich habedie Schaltfläche"Millionen von Codezeilen konvertieren, ein tiefes Faltungsnetzwerk in MQL erstellen und trainieren, weil ich ein Händler bin und es will"nicht gesehen.
Aber die ganze Welt benutzt es, es muss ein Spiel des Zufalls sein
:)
aber es gibt eine Schaltfläche, um alles zu löschen auf...
))))
Wie geht es voran?
))))
Wie geht's voran?
ging weg... jetzt über eine Stunde des Testens von Anfang 2019 bis heute, ich schicke Ihnen bald einen Screenshot
Sie wissen, dass das neuronale Netz bei fast jedem Takt neu trainiert wird.