Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2391
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por cierto, python 3.9 es notablemente más rápido que 3.8 en consola, cambié a él
No tengo tareas tan feroces de contar lakhs de ganancias con alta frecuencia, así que 3.7 por ahora))
es el segundo modelo el que permite/desactiva la apertura de operaciones
es decir, la producción utiliza 2 modelos entonces
Ya veo. Tengo un discriminador. Hace algún tiempo implementé con éxito un script que recoge los mejores modelos de diferentes signos y los analiza en un EA.
¿Quizás un metamodelo deba aplicarse a varios modelos generativos óptimos a la vez?
tendrá que probarYa veo. Tengo un discriminador. Hace tiempo implementé un script que recoge los mejores modelos en diferentes atributos y los analiza en un EA.
¿Quizá el metamodelo deba aplicarse a varios modelos generativos óptimos a la vez?
También es un discriminador, es decir, simplemente vuelve a entrenar a un grupo de 2 o más modelos.
pero no he implementado el bucle todavía, todos los f-y-s tienen que ser reelaborados allí.
tal vez incluso algunos, no lo sé todavía.
también es un discriminador, es decir, simplemente vuelve a entrenar un conjunto de 2 modelos
Pero aún no he implementado el bucle, hay que rehacer todas las f-i ahí.
Puedo enviarte mis guiones, tal vez te ayuden.
Puedo enviarte mis guiones para ayudarte.
Parece que está claro cómo hacer
Maxim Dmitrievsky
Podría escribir un artículo.
Sería estupendo) Siempre me alegra ver artículos tuyos.
sería genial) siempre es bueno ver artículos tuyos.
Yo también disfruto siempre de algo nuevo, pero cada vez es más difícil que se me ocurra )
Mientras no haya cambios cualitativos respecto al anterior, no veo el sentido de escribir
Yo también disfruto siempre de algo nuevo, pero cada vez es más difícil que se me ocurra )
mientras no haya cambios cualitativos respecto al anterior, no veo el sentido de escribir
¿Puede compartir un ejemplo de cómo utilizar esta red neuronal profunda en lugar de GMM?
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier
necesidad de reemplazar
a esto: tf.estimator.DNNClassifier
¿Puede compartir un ejemplo de cómo utilizar esta red neuronal profunda en lugar de GMM?
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier
necesidad de reemplazar
a esto: tf.estimator.DNNClassifier
de ninguna manera, son cosas absolutamente diferentes
¿MLPClassifier tampoco es adecuado para esta tarea?
Existe un método para estimar la probabilidad de la clase a la que pertenece la muestra.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html