Umschulung - Seite 7
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Freunde, kein Grund zu streiten.
Der Geldbeutel wird entscheiden, wer Recht hat :)
Der Geldbeutel wird entscheiden, wer Recht hat :)
Also ja.)
Nein.
Es ist viel einfacher, die Leistung eines EA an nicht optimierten Abschnitten der Geschichte zu testen, als Geld für die Optimierung von EAs zu verschwenden.
Übrigens hat unser Charakter noch nie eine erfolgreiche Verschlingung seines EA gezeigt, den er vorschlägt, für $1500 zu kaufen und jahrzehntelang auf Gewinn zu warten.
Nein, wir beginnen mit, sagen wir, 1975.
Optimierung 1975-1985, Überprüfung 1985-1990
Optimierung 1980-1990, Überprüfung 1990-1995
Optimierung 1985-1995, Kontrolle 1995-2000
Optimierung 2000-2005, Überprüfung 2005-2010
Optimierung 2005-2010, Überprüfung 2010-2015
Schauen Sie sich nur die Testergebnisse an, und wenn mindestens EINES dieser fünf Jahre negativ ist (und ich denke, es werden mehr sein), dann ist das System fehlerhaft.
D.h. Ihr Trick mit der Anpassung an die gesamte Historie wird nur funktionieren, wenn es verrückte Leute gibt, die bereit sind, jahrzehntelang auf Gewinne aus Ihrem EA zu warten.
Vergessen Sie übrigens nicht, uns mitzuteilen, wie Sie eine Überoptimierung auf jeder Parzelle vermeiden).
Ich werde mich an Ihrer Diskussion beteiligen, vor allem weil das Thema sehr aktuell und interessant ist. Wenn wir sie dann unter denselben Bedingungen erneut trainieren, erhalten wir ein anderes Modell, das sich genau so verhält wie das vorherige, aber bei zukünftigen Zitaten dieser beiden scheinbar identischen Modelle anders funktioniert. Die Frage ist, wie man das Modell auswählt, das in der Zukunft funktionieren wird. Ein Netz muss dem Markt im Ausbildungsgebiet entsprechen. Und dieses Raster, das eine größere prognostische Variable aufweist, ist der aktuellen Marktsituation angemessener. Mein NS klassifiziert die Signale des TS. Es gibt etwa 10 Signale pro Tag, aber um auszuwählen, welches Modell ich verwende, gehe ich wie folgt vor. Ich betrachte die prognostische Variable des Netzbetriebs im Optimierungsbereich und den Wert, der für das Modell groß ist, das Modell wird verwendet.
Angenommen, der Modellwert ist gestiegen, d. h. der aktuelle Wert ist höher als der vorherige, und der nächste Balken ist ebenfalls gestiegen. D.h. wenn das Raster ein prognostiziertes Wachstum aufweist, addieren wir einen Wert zu der Variablen, wenn nicht, ziehen wir ihn ab und wenden das gleiche Verfahren für den Abstieg an. Das bedeutet, dass wir die prognostische Variable unseres Modells nachschlagen und welches Modell eine höhere Zahl hat, bedeutet, dass das Modell den Markt häufiger vorhergesagt hat, also beschreibt es ihn besser und wir wählen..... im Code sieht wie folgt aus
So... das war's... Hat irgendjemand eine Idee zu diesem Thema? Ich würde gerne eine Meinung hören....
Nein, wir beginnen mit, sagen wir, 1975.
Optimierung 1975-1985, Überprüfung 1985-1990
Optimierung 1980-1990, Überprüfung 1990-1995
Optimierung 1985-1995, Kontrolle 1995-2000
Optimierung 2000-2005, Überprüfung 2005-2010
Optimierung 2005-2010, Überprüfung 2010-2015
Schauen Sie sich nur die Testergebnisse an, und wenn mindestens EINES dieser fünf Jahre negativ ist (und ich denke, es werden mehr sein), dann ist das System fehlerhaft.
D.h. Ihr Trick mit der Anpassung an die gesamte Historie funktioniert nur, wenn es verrückte Leute gibt, die bereit sind, jahrzehntelang auf Gewinne aus Ihrem EA zu warten.
Vergessen Sie übrigens nicht, uns mitzuteilen, wie Sie eine Überoptimierung in jedem Bereich vermeiden).
Optimierung 1975 -1985 (optimale Stichprobengröße = 80 Takte der Geschichte):
Prüfung 1985 -1990:
Optimierung 1980-1990 (optimale Stichprobengröße = 80 Takte der Geschichte):
Überprüfung 1990-1995:
Optimierung 1985-1995 (optimale Stichprobengröße = 360 Takte der Geschichte):
Überprüfung 1995-2000:
Optimierung 2000-2005 (optimale Stichprobengröße = 330 Takte der Geschichte):
2005-2010 Überprüfung:
Optimierung 2005-2010 (optimale Stichprobengröße = 330 Takte der Geschichte):
2010-2015 Überprüfung:
Hat Ihre Erwartungen nicht erfüllt, alle Überprüfungsstellen sind mit positiven Ergebnissen überwunden, wenn auch nicht hervorragend.