Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2404

 
Aleksey Nikolayev:

Zum Beispiel eine einfache Modellumschulung, bei der ein neues Beispiel hinzugefügt und die veralteten verworfen werden.

Vorontsovs Präsentation als Illustration der Idee des Ansatzes.

 
Aleksey Nikolayev:

Vorontsovs Präsentation als Illustration der Idee des Ansatzes.

Optimierung eines EA im laufenden Betrieb mit maschinellem Lernen: Logit-Regression

Грокаем "память" рынка через дифференцирование и энтропийный анализ
Грокаем "память" рынка через дифференцирование и энтропийный анализ
  • www.mql5.com
Область применения дробного дифференцирования достаточно широка. Например, алгоритмы машинного обучения, обычно, принимают дифференцированный ряд на вход. Проблема в том, что необходимо вывести новые данные в соответствии с имеющейся историей, чтобы модель машинного обучения смогла распознать их. В данной статье рассматривается оригинальный подход к дифференцированию временного ряда, в дополнении к этому приводится пример самооптимизирующейся ТС на основе полученного дифференцированного ряда.
 

Oder alle Arten von einarmigen Banditen und zeitseriellem Verstärkungslernen, das die Zustände im Laufe der Zeit aktualisiert

auf dem Markt nicht funktioniert, aber man hält durch.

 
Maxim Dmitrievsky:

Oder alle Arten von einarmigen Banditen und zeitseriellem Verstärkungslernen, das die Zustände im Laufe der Zeit aktualisiert

auf dem Markt nicht funktioniert, aber man hält durch.

Nun, es gibt alles Mögliche, einschließlich der Erkennung von Änderungspunkten.

Es ist nicht schwer, etwas zu finden, das auf dem Markt nicht funktioniert - es ist schwer, etwas zu finden, das funktioniert)

 
Aleksey Nikolayev:

Nun, da gibt es alles Mögliche, einschließlich der Erkennung von Änderungspunkten.

Alles, was auf dem Markt nicht funktioniert, ist nicht schwer zu finden - es ist schwer, etwas zu finden, das funktioniert)

Hm,

alles

es gibt nur eine Möglichkeit

;)

 
Maxim Dmitrievsky:

Verstärkungslernen für Zeitreihen, das die Zustände auf dem Markt im Laufe der Zeit aktualisiert, funktioniert nicht

Welches sind die vielversprechendsten Methoden in MO?

 
Evgeni Gavrilovi:

Welches sind die vielversprechendsten Methoden in der Verteidigungspolitik?

Je nach Aufgabenstellung denke ich, dass generativ und kontextsensitiv im Allgemeinen.

sie entwickeln sich ständig weiter, man weiß nie, was als nächstes passiert
 
AHAHAHH....
Ich habe mich entschlossen, Bilder mit Stochastik zu erkennen, welche MO-Methode wäre vielversprechender? )))))
 
Aleksey Nikolayev:

Nun, da gibt es alles Mögliche, einschließlich der Erkennung von Änderungspunkten.

Ich meine etwas Ähnliches wie das, was in diesem Artikel beschrieben ist (der Artikel selbst ist nicht besonders nützlich).

 
Aleksey Nikolayev:

Das bedeutet so etwas wie das, was in diesem Artikel beschrieben wird (der Artikel selbst ist nicht besonders nützlich).

die Idee ist im Allgemeinen richtig, aber sie erfordert nicht unbedingt eine Online-Schulung im wirklichen Leben, sie kann nur in der Phase der Grundausbildung/Umschulung durchgeführt und dann so verwendet werden, wie sie ist