Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 572
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Genial.
wie man Modelle anpasst :))
aktuelle Inkremente und unteres trainiertes Modell, 2 Bäume :) wenn ich 20 Bäume setze, dann 1 bis 1
Die aktuellen Inkremente des Paares werden nicht in den Eingang eingespeist, sondern das Modell wird auf ihnen trainiert (sie werden in den Ausgang eingespeist)
Ich habe aus irgendeinem Grund ein gutes Gedächtnis, jetzt muss ich die Zukunft vorhersagen
wie man Modelle anpasst :))
aktuelle Inkremente und unteres trainiertes Modell, 2 Bäume :) wenn ich 20 Bäume setze, ist es 1 in 1.
Aus irgendeinem Grund erinnert es sich perfekt, jetzt muss ich die Zukunft vorhersagen.
Erinnert sich sehr gut. Nur eine Frage - haben die Inkremente etwas mit der Zukunft zu tun? Ich kann es nicht mit Sicherheit sagen, aber ich glaube nicht, dass sie es tun.
Übrigens verstehe ich nicht, warum flache Knoten so große Inkremente haben, oder hat das eine andere Bedeutung?
Erinnerungen sind wirklich toll. Es stellt sich nur die Frage, ob Inkremente etwas mit der Zukunft zu tun haben. Ich kann das nicht behaupten, aber ich habe den Eindruck, dass sie es nicht tun.
Übrigens verstehe ich nicht, warum die flachen Scheitelpunkte so große Abstufungen haben, oder meinen Sie etwas anderes mit Abstufungen?
hier sind die Inkremente verzögert, z.B. 55... deshalb sind sie so nicht-normal verteilt, deshalb können die flachen Scheitelpunkte groß sein
Nun, mal sehen, was sich daraus machen lässt... ich weiß nicht, ob es Zukunft hat oder nicht, es muss noch geforscht werden
ich bin nur überrascht, dass die Wälder so wackelig sind... ich kann den Fehler seit einem halben Tag nicht mehr finden, ich habe das Gefühl, ich habe es richtig gemacht :)
es gibt Inkremente mit einer Verzögerung, z.B. 50... deshalb sind sie so abnormal verteilt
Mal sehen, was sich daraus herausholen lässt... ich weiß nicht, ob sie es haben oder nicht, aber es sollte eine Neuvermessung durchgeführt werden.
Ist das wie eine Eigendynamik?
Nun, es werden nicht die Inkremente der benachbarten Balken genommen, sondern zum Beispiel close[0]/close[55].
wie man Modelle anpasst :))
aktuelle Inkremente und unteres trainiertes Modell, 2 Bäume :) wenn ich 20 Bäume setze, dann 1 bis 1
Die aktuellen Inkremente des Paares werden nicht in den Eingang eingespeist, sondern das Modell wird auf ihnen trainiert (sie werden in den Ausgang eingespeist)
Aus irgendeinem Grund habe ich das Bedürfnis, die Zukunft vorherzusagen.
Ich habe mich ein halbes Jahr lang mit verschiedenen Prädiktoren herumgeschlagen, einschließlich der Abstufungen von irgendetwas zu irgendetwas, der Anzahl der Prädiktoren. Und ich habe verschiedene Modelle verwendet. Und RF, und SVM, und MLP... Ich habe es sogar schon zu Seniorenzeiten versucht und bin auf M1 runtergegangen. Bei der Validierungsstichprobe konnte ich eine maximale Genauigkeit von 53 % erreichen, bei der Trainingsstichprobe 100,0 %. Das reicht für den Handel nicht aus. Ich brauche mindestens 57 % Genauigkeit, um rentabel zu sein. Entweder sind meine Hände schief oder etwas anderes. Hat jemand bessere Ergebnisse erzielt? Ich bin nur neugierig.
Gefoltert für sechs Monate mit verschiedenen Prädiktoren, einschließlich Inkrementen von irgendetwas zu irgendetwas, die Anzahl der Prädiktoren. Und ich habe verschiedene Modelle verwendet. Und RF, und SVM, und MLP... Ich habe es sogar schon zu Seniorenzeiten versucht und bin auf M1 runtergegangen. Bei der Validierungsstichprobe konnte ich eine maximale Genauigkeit von 53 % erreichen, bei der Trainingsstichprobe 100,0 %. Das reicht für den Handel nicht aus. Ich brauche mindestens 57 % Genauigkeit, um rentabel zu sein. Entweder sind meine Hände schief oder etwas anderes. Hat jemand bessere Ergebnisse erzielt? Ich frage mich nur.
So weit bin ich noch nicht... Ich mache verschiedene Varianten... Ich muss viele verschiedene Varianten durchsehen.
Nun, die Inkremente werden nicht von benachbarten Bars genommen, sondern zum Beispiel close[0]/close[55]