Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 354
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Esto se resuelve de forma más correcta y elegante encalibrate::CORELearn/.
Y lo ha sido durante bastante tiempo.
Buena suerte
Lo curioso es que utilicé el calibrador sin mucho éxito y lo dejé. Sólo usé la calibración para mover el límite entre las clases, pero no me di cuenta de dejar un ESPACIO entre las clases.
Lo curioso es que utilicé la calibración sin mucho éxito y la abandoné. Con la calibración, sólo moví el límite entre las clases, pero no me di cuenta de dejar un ESPACIO entre las clases.
He llegado al momento de la preparación de los datos de entrenamiento para mi versión de la red...
Viendo los ejemplos, pienso, ¿por qué debemos introducir barras sin mando comercial en la formación?
Si los ejemplos de entrenamiento se basan en un zigzag, sólo deben introducirse en el NS los momentos de la inversión del zigzag.
¿O tal vez no tomar una decisión de comercio es también una solución? ))) ¿Y nosotros también tenemos que aprenderlo? Aunque, lógicamente, si no hay compra o asiento, significa que se ha tomado la decisión de no operar.
El modelo entrenado debe hacer una predicción en cada barra. Por ejemplo, su predicción debe ser interpretada como "mantener largo"/"mantener corto"/"no operar", y luego de acuerdo con esta predicción realizar varias operaciones de comercio dentro del Asesor Experto - rollover, cerrar, abrir largo o corto. Así que el modelo (neurona) debe aprender a identificar estas tres situaciones, y los datos de entrenamiento, respectivamente, se preparan de antemano para mostrar dónde y qué tipo de pronóstico se espera de él.
El modelo entrenado debe hacer una predicción en cada barra. Por ejemplo, su predicción debe ser interpretada como "mantener largo"/"mantener corto"/"no operar", y luego de acuerdo a esta predicción realizar varias operaciones de comercio dentro del Asesor Experto - rollover, cerrar, abrir largo o corto. Así que el modelo (neurona) debe aprender a identificar estas tres situaciones y los datos de entrenamiento, respectivamente, deben prepararse de antemano para mostrar dónde y qué tipo de previsión se espera de él.
Aun así, me parece que hay que aprender a no hacer nada. Todo el mundo es bueno en eso).
Además, si no estamos haciendo scalping y las decisiones comerciales se toman una vez cada 100 - 10 000 barras, el NS debería rehacer todas esas 10 000 barras innecesarias... Obviamente, la diferencia en la velocidad de aprendizaje será de 10.000 veces. Incluso si escalamos, por ejemplo, 1 vez para 10 bares, un aumento de 10 veces del tiempo de cálculo también es significativo.
Así que, la práctica es el criterio de la verdad, probaré ambas variantes y las compararé.
La calibración convierte un clasificador "duro" en uno "blando" (puede decir "no sé"). La holgura desaparece.
Pregunta sobre R, ¿cómo hacer que la versión sea compatible? el
Una pregunta así sobre R, ¿cómo hacer la compatibilidad de versiones?
Entra en el código del módulo y arréglalo.
Soy un novato, no sé dónde ir).
Soy torpe, no sé dónde ir).
Código fuente del paquete. Descárgalo, arréglalo y compílalo. A veces funciona, a veces no. Tal vez sólo haya que corregir 2 líneas, o tal vez muchas).
SZY La opción más fácil, descargar la versión anterior de R.