Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2725
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¡Muy curioso!
Quizá al menos durante un tiempo disminuya la cantidad de basura, ni siquiera basura, sino simplemente tonterías en el hilo.
Supongo que hay algunas trampas que llevan al sobreentrenamiento
La principal es que las características sean irrelevantes para el objetivo (como escribiste antes).
La segunda son los valores atípicos que sesgan el modelo.
La tercera es un gran número de características estacionarias pero poco informativas. El sobreentrenamiento se obtiene debido a la diferencia de características que no son relevantes para el objetivo
En una nota más personal, ¿alguien tiene algún resultado en alguna parte? Cualquier cosa.
Hasta ahora, he oído a un hombre decir que sus buenos amigos saben que es prometedor.
Aquí está (DL NN) sigue en este nivel. Todos los intentos de sacar beneficios de series temporales abstractas siguen siendo 50/50.
Por supuesto, hay una variante que quien lo encontró se ha ido al país de la eterna primavera y de las doncellas morenas en un yate privado, y que tuvo un bajón que vergonzosamente guarda silencio... pero todos los demás en términos de eficiencia no van a ninguna parte de otros métodos.
Hasta ahora, he oído a un hombre decir que sus buenos amigos saben que es un negocio prometedor.
A título más personal, ¿alguien tiene resultados en algún sitio? Lo que sea.
Hasta ahora, he oído a un hombre decir que sus buenos amigos saben que es un negocio prometedor.
Aquí está (DL NN) sigue en este nivel. Todos los intentos de sacar beneficios de series temporales abstractas siguen siendo 50/50.
Por supuesto, hay una variante que quien la encontró se ha ido al país de la eterna primavera y de las doncellas morenas en un yate privado, y que tiene un coñazo que calla avergonzado... pero todos los demás en términos de eficiencia no van a ninguna parte de otros métodos.
A título más personal, ¿alguien tiene resultados en algún sitio? Lo que sea.
Hasta ahora los resultados son los mismos que en otros métodos: puedes crear 100 modelos y 50 de ellos funcionarán con datos completamente nuevos, pero cómo determinar cuáles funcionarán es un misterio.
Quizás la solución sólo esté en los métodos por lotes, en crear modelos que no sean similares entre sí para diversificar.
Me estoy distrayendo de una discusión interesante, tengo una pregunta práctica
Accedo a un archivo para leerlo, pero ¿cómo sé que está disponible para su lectura?
si no está disponible, ¿qué ocurre?
la ayuda no dice nada claro al respecto.
Para desviar la atención de un debate interesante, tengo una pregunta práctica.
Accedo a un archivo para leerlo, pero ¿cómo sé que está actualmente disponible para su lectura?
si no está disponible, ¿qué ocurre?
la ayuda no dice nada claro al respecto.
si no puedes abrirlo para lectura, se devolverá INVALID_HANDLE y puedes averiguar la causa del error mediante GetLastError().
a veces puede preguntar FileIsExists por adelantado por si acaso - para comprobar si existe tal archivo en absoluto.
Para desviar la atención de un debate interesante, tengo una pregunta práctica.
Accedo a un archivo para leerlo, pero ¿cómo sé que está actualmente disponible para su lectura?
si no está disponible, ¿qué ocurre?
la ayuda no dice nada claro al respecto.
La ayuda dice que habrá un error, hay un ejemplo de código en ella
También puede comprobar un expediente ya abierto
https://www.mql5.com/ru/docs/constants/io_constants/enum_file_property_integer
FILE_IS_READABLEHice sobre todo esto, supongo que el error está en otro lugar, estoy depurando más ...
gracias por el consejo