Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2221
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bueno está bien sin el azar )
Todavía no entiendo cuál es su papel allí
Hacer marcas, me parece más normal que zigzaguear o Dios sabe qué
No sé... tal vez no lo entienda.
No sé... tal vez no entiendo algo.
espera, ya voy.
Entrar en la belleza
si seguimos hablando de gustos,
De todos modos... lo hice
no entrenó nada todavía pero visualmente, no veo nada malo
psa está en los signos de un 5 comp
y con datos simulados
De todos modos... he hecho
Todavía no he entrenado nada, pero visualmente no veo nada malo.
La rsa está mostrando signos de un 5 comp.
y con datos simulados.
los cúmulos son más densos, al menos. Debería haber menos emisiones.
Los racimos son más densos, por decir algo. Debería haber menos emisiones.
Tenemos que probarlo...
Si los precios no normalizados se envían a rsa, entonces se puede ver la diferencia
pero no tiene sentido utilizar los que no están clasificados
He descubierto cómo se puede entrenar una neurona "mínima" desde casi cualquier paquete que esté diseñado para la clasificación o la regresión.
Lo principal es que el paquete permite acceder a las escalas neuronales y modificarlas.
La receta es la siguiente.
1) entrenar la red neuronal, no importa, lo principal es obtener un modelo con pesos
2) elegir el método de optimización (genética, muravi, swarming, simulación de recocido, etc.)
3) escribir una función de aptitud
4) tomar los pesos de la neurona y representarlos como parámetros para la optimización
¡¡Todos!! )))
Puedes entrenar a neuronka para que obtenga beneficios, o hacer que cree algún tipo de megaindicador o lo que sea.
Todo está pensado desde hace tiempo. ¡Ver paquete R - "automl"!