Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2068
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Ich glaube, ich habe Sie verstanden und schrieb in dem Sinne, dass ein Ereignis, das sich jeden Tag um 9 Uhr wiederholt, auch ein Ereignis wäre, das sich jeden Mittwoch um 9 Uhr wiederholt. Es wäre ziemlich schwierig, die Ereignisse zu isolieren, die eine WIRKLICHE WÖCHENTLICHE (aber nicht tägliche) Periode haben, weil die Tagesperiodizität sehr hell ist. Natürlich könnte ich mich irren, aber ich habe noch keine helle wöchentliche Periodizität bemerkt, also gibt es keine Möglichkeit, sie in meinem Code zu identifizieren.
Ich weiß nicht, die Logik der Zeitmessung sollte eigentlich wöchentliche Zeiträume ergeben. Wenn Sie ein Tagesmuster finden, dann ist es eine Frage der Technik, daraus eine Monats- oder Wochentagsperiodizität zu erkennen.
Es gibt Strategien, Trending-Strategien, die mit einer Genauigkeit von 40% gut verdienen, aber Standard-MO-Methoden erlauben es nicht, sie zu trainieren, ich lasse die Klasse "1" auf Null fallen, wenn die Genauigkeit nicht ausreicht, und ich muss solche Splits einfach trennen und verbessern, also suche ich nach solchen Methoden. Ansonsten ist der Rückruf mit 1 sehr gering.
Für diese Zwecke sollte ich benutzerdefinierte loss fi schreiben
Ich weiß nicht, die Logik der Zeitplanung sollte eigentlich wöchentliche Zeiträume ergeben. Wenn Tagesmuster gefunden werden, dann ist es eine Frage der Technik, aus ihnen im Verhältnis zu den Tagen des Monats oder der Woche Periodizitäten zu erkennen.
Ich will damit nicht sagen, dass es keine gibt. Höchstwahrscheinlich gibt es sie, aber diese Methode ist wahrscheinlich zu grob für ihre Erkennung und Trennung vor dem Hintergrund kürzerer Perioden und Nicht-Stationarität.
Das ist in der Theorie so... aber in der Praxis, egal wie man die Brille dreht und wendet... )
Normalisiert für die Volatilität der Inkremente, ausgeglichene Varianz. Es gab nur einen Informationsverlust.
Ich würde es nicht Informationsverlust, sondern Beseitigung von Fehlinformationen nennen)
Aber es ist nicht genau)
Wenn der Kurs steigt, ist der TP groß und der SL klein. Zum Beispiel 500 zu 100. Bei einem Fehler von 80 % gibt es dann 20 % erfolgreiche und 80 % verlorene Geschäfte. Der Saldo wird nahezu Null sein. Wenn Sie mit einem Fehler von 70 % handeln, sind Sie bereits im Gewinn. Und wenn Sie 50/50 finden, wird der Gewinn riesig sein.
Das ist es, was ich sage, aber die Vollständigkeit wird gering sein, d.h. 100 von 1000 möglichen Geschäften werden gehandelt (gefundene Klasse "1"), von denen 50 verlustbringend sind.
Was meinen Sie mit Dumping? 70% der Fehler scheinen nur in Klasse 0 zu landen, mit den restlichen 30% der Klasse 1 kann man schon Geld verdienen.
30% ist ein gutes Ergebnis, aber es ist nicht immer der Fall - ich schreibe einen Artikel gerade jetzt, gibt es eine MA-Strategie, es ist durchschnittlich 5% Erkennung von Einheiten, na ja, es ist fast auf Standard-Oszillatoren mit Standardeinstellungen :)
Seit 2019 ist die Stichprobe nicht mehr in der Ausbildung. Es ist nicht undicht und das ist gut :)
python ist ein cpp-Wrapper. Alles funktioniert bestens
Ich meine, es kann sowohl im Python-Format als auch in cpp gespeichert werden. Ich speichere es in cpp und konvertiere es dann durch einfache Aktionen in mql, da das Modell selbst aus mehreren Arrays besteht.Dort ist eine py-Datei gespeichert, die ein wenig anders aufgebaut ist als CPP.
Ja, es stellte sich heraus, dass es mein Fehler war - ich ändere das EA-Konzept und setze den Karren hinter die Stute - ich brauchte einen halben Tag, um es herauszufinden.
Zu diesem Zweck müssen Sie eigene Verlustfunktionen schreiben.
Wer weiß, wie man diese Funktionen erlernen kann? In CatBoost kann der Kolben sie zählen und den Unterricht durch sie hemmen, aber er rechnet sich durch seine zwei.
Gral gefunden ))
Ich frage mich, wie viele dieser Grale auf dem Markt gekauft werden...
Ich frage mich, wie viele dieser Grale auf dem Markt gekauft werden...
earning, none ))