Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2391
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übrigens, Python 3.9 ist spürbar schneller als 3.8 in der Konsole, wechselte zu ihm
Ich habe keine so heftigen Aufgaben wie das Zählen von lakhs von Gewinnen mit hoher Frequenz, so 3,7 für jetzt))
das zweite Modell ermöglicht/deaktiviert die Eröffnung eines Geschäfts
die Produktion verwendet also 2 Modelle
Ich verstehe. Ich habe ein Unterscheidungsmerkmal. Vor einiger Zeit habe ich erfolgreich ein Skript implementiert, das die besten Modelle verschiedener Zeichen sammelt und sie in einem EA zusammenfasst.
Vielleicht sollte ein Metamodell auf mehrere optimale generative Modelle gleichzeitig angewendet werden?
wird versuchen müssenIch verstehe. Ich habe ein Unterscheidungsmerkmal. Ich habe vor einiger Zeit ein Skript implementiert, das die besten Modelle für verschiedene Attribute sammelt und sie in einen EA zusammenfasst.
Vielleicht sollte das Metamodell auf mehrere optimale generative Modelle gleichzeitig angewendet werden?
Er ist auch ein Diskriminator, d.h. er trainiert einfach einen Haufen von 2 oder mehr Modellen neu.
aber ich habe die Schleife noch nicht implementiert, alle f-und-s müssen dort nachbearbeitet werden.
vielleicht sogar ein paar, ich weiß es noch nicht.
er ist auch ein Diskriminator, d.h. er trainiert einfach ein Bündel von 2 Modellen neu
Aber ich habe die Schleife noch nicht implementiert, da müssen die ganzen f-i's noch überarbeitet werden.
Ich kann Ihnen meine Skripte schicken, vielleicht helfen sie Ihnen.
Ich kann Ihnen meine Skripte zur Hilfe schicken.
Scheint klar zu sein, was zu tun ist
Maxim Dmitrijewski
Ich könnte einen Artikel schreiben.
Das wäre großartig. Ich freue mich immer, wenn ich Artikel von Ihnen sehe.
Das wäre großartig. Ich freue mich immer über Artikel von Ihnen.
Ich freue mich immer über etwas Neues, aber es wird von Mal zu Mal schwieriger, etwas Neues zu finden.)
Solange es keine qualitativen Änderungen im Vergleich zur vorherigen Version gibt, sehe ich keinen Grund, etwas zu schreiben.
Ich freue mich immer über etwas Neues, aber es wird von Mal zu Mal schwieriger, etwas Neues zu finden.)
Da es keine qualitativen Änderungen im Vergleich zur vorherigen Version gibt, sehe ich keinen Sinn darin, zu schreiben
Können Sie ein Beispiel für die Verwendung dieses tiefen neuronalen Netzes anstelle von GMM nennen?
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier
müssen ersetzen
zu diesem: tf.estimator.DNNClassifier
Können Sie ein Beispiel für die Verwendung dieses tiefen neuronalen Netzes anstelle von GMM nennen?
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier
müssen ersetzen
zu diesem: tf.estimator.DNNClassifier
Auf keinen Fall, das sind völlig unterschiedliche Dinge.
MLPClassifier ist für diese Aufgabe auch nicht geeignet?
Es gibt eine Methode zur Schätzung der Wahrscheinlichkeit, zu welcher Klasse die Stichprobe gehört.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html