Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2127

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elibrarius:

Zwei Spalten müssen in das Modell eingespeist werden - sowohl Sinus als auch Cosinus für den Takt. Und Sinus + Kosinus für den Wochentag. Unter dem Link finden Sie eine Beschreibung, warum dies getan werden sollte.

pi = 3,141529 ... aus der Schule.

OK, ich gebe dir zwei...

Und über Pi, also ist die Zahl vielleicht zu groß - wer weiß, welche Genauigkeit erforderlich ist...

3,1415926535897932384626433832795…
 
Maxim Dmitrievsky:
Sie haben CATboost 😑

Also, und? Ich bin neugierig :))) Die Wochentage hat er ausgespuckt, jetzt wollen wir mal sehen, wie das Ergebnis in der neuen Zahlenhülle aussieht.

 
Aleksey Vyazmikin:

Also, und? Ich bin neugierig :))) Wochentage spuckt er aus, jetzt wollen wir mal sehen, was die neuen Zahlen für ein Ergebnis bringen.

Oben hinzugefügt. Das habe ich Ihnen letzte Woche vor 50 Jahren gesagt.
 
Maxim Dmitrievsky:
Oben hinzugefügt
Maxim Dmitrievsky:
Sie haben CATboost 😑 markieren Sie einfach Merkmale als kategorisch

Ich kann kategorische Merkmale nicht in MQL-Code einfügen :(

 
Aleksey Vyazmikin:

Ich habe keine Möglichkeit, die Kategorisierung im MQL-Code zu speichern :(

Funktioniert diese Lib nicht mit Catfixes?
 
Aleksey Vyazmikin:

OK, ich gebe dir zwei...

Und über Pi, also könnte die Zahl zu hoch sein - wer weiß, welche Genauigkeit erforderlich ist...

3,1415926535897932384626433832795…

7 Ziffern sind genug

 
Maxim Dmitrievsky:
Funktioniert diese Lib nicht mit Kat-Chips?

Nein.

 
Aleksey Vyazmikin:

Nein.

Zug in Python, es gibt 2 Zeilen
 
Igor Makanu:

Ich habe dieses Buch vor ein paar Jahren gesehen.

Es sieht... Nun, ja, es fasziniert, aber in Wirklichkeit - warum? wenn der Zweck des Schreibens eines Diploms oder einer Promotion - ja, es ist ein Schreibtisch Buch

wenn es um Zeitreihen geht - in diesem Buch geht es um etwas anderes, nämlich um die Erfindung des Random Forest zu Beginn der Computerentwicklung

imho, auch Ensembles von NS schlecht daran gewöhnt, die Anwendung in der Praxis, wie man mit BP arbeiten? gut, als eine Option, um ein Bündel von einer Menge von NS durcheinander, und am Ende erhalten Sie autoecoder? - Ich bezweifle, dass man mit diesem Buch auch nur ein Faltungsnetz erhalten kann.


Vorontsov ist mehr relevant altes Wissen, und Datenverarbeitung - ich bin auf einige Online-Kurse auf BP kauen - es ist etwas drin ;)

Du hättest ihn vor ein paar Jahren lesen sollen, als du ihn hier zum ersten Mal gepostet hast )). Diese Ansätze werden immer noch verwendet, auch für Zeitreihen, und haben eine Reihe von Vorteilen gegenüber Deep Learning. Zircon beispielsweise schneidet bei Zeitreihen besser ab als Lstm, und das Prinzip ist das gleiche wie bei MSUA. Autoencoder und Konvolutionen sind eine ganz andere Sache. Gibt es irgendetwas in den Zeitreihen, das man sich ansehen könnte? Normalerweise geht es dabei um Saisonalität und Autoregression. In Wirklichkeit stehen diese Komponenten dem Markt nur im Weg.
 
Maxim Dmitrievsky:
Python lernen, es gibt 2 Zeilen

Ich habe Ihre Frage wohl missverstanden.

Es gibt keinen Modellinterpreter auf MT5 mit Kategorisierungsprädiktoren und CatBoost mit der Kommandozeile kann alles tun, was die Python-Version tun kann, mit Ausnahme von reinen Python-Sachen, wie z.B. Visualisierung.

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