Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1243
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bien, traine 14 prueba 40
En general, la precisión de la prueba oscila entre el 57 y el 61%, y la de la prueba aleatoria, entre el 80 y el 20%.
Sí, sí. También se puede sacar una belleza de un sapo por las orejas)
Francamente, no entiendo cuál es el problema y la dificultad de trabajar en el canal. ¿Quizás juegas durante 1 hora o más? - entonces no hay canales allí, sólo un reflejo de la luna aparente.
ZS Hablando de MO. Si asumimos que el ruido prevalece en forex, entonces la formulación del problema de MO debería ser diferente).
En general, la precisión en la prueba oscila entre el 57% y el 61%, y en la prueba aleatoria entre el 80% y el 20%.
Gracias, bien entendido... miraré más modelos en python y quizás haga un conjunto más grande, lo comprobaré
conjunto de datos es 10 veces mayor.
catbust:
Alglib:
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.10990
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.49840
Lo que he podido notar es que alglib está muy sobreentrenado en un momento, pero en la prueba muestra errores relativamente similares con boost. Sin embargo, Boost suaviza muy bien ambos errores, y si esperas la gráfica en trayne también se irá al espacio mientras la prueba se queda colgando. Boost está mejor controlado, y no hay forma de detener la ramificación en alglieb.
bueno esto es randoms en general, no va a ganar dinero por supuesto y los boosts no van a ahorrar
Maxim Dmitrievsky:
y no hay forma de detener la ramificación del árbol antes de tiempo en alglib
El código es abierto: puedes modificarlo. O puedes escribir tu propio árbol basado en el básico de Alglib
El mago escribió algo propio... no una escalera, ni una red, sino un animal desconocido))El código es abierto: puedes modificarlo. O escribe tu propio árbol a partir del básico de Alglib
Wizard escribió algo propio... y no un bosque o una red, sino un animal desconocido))Ehhhhh....
De nuevo, Warlock sólo sabe cómo preparar los datos de entrada para una red neuronal. ¡Datos de entrada! Y a partir de ahí, le da igual lo que se use.
Déjenme darles un ejemplo.
Recuerdo que había un Doc aquí. Ahora se ha ido... El tipo más inteligente y eficiente. ¿Crees que se frustró y se rindió? ¡No lo creo!
Trabajé mucho con él en el LS. Ha hecho miles de estudios en la recepción/procesamiento de las cotizaciones de las garrapatas. Tomé diferentes fuentes de citas, las adelgacé, las adelgacé, las doblé...
Y luego, no estaba ni en PM ni en el foro.
Creo que finalmente encontró una manera de preparar las entradas para el NS, así como Koldun - y luego es libre de hacer lo que le plazca, para sentarse aquí en el foro o no.
Pero hizo un gran trabajo, soy testigo de ello.
conjunto de datos es 10 veces mayor.
catbust:
Alglib:
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.10990
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.49840
Lo que he podido notar es que alglib está muy sobreentrenado en un momento, pero en la prueba muestra errores relativamente similares con boost. Sin embargo, Boost suaviza muy bien ambos errores, y si esperas la gráfica en trayne también se irá al espacio mientras la prueba se queda colgando. Boost está mejor controlado, y no hay forma de detener la ramificación en alglieb.
bueno esto es randoms en general, no lo ganará por supuesto y boost no ahorrará
Pues sí, 52-53, no es exactamente un randome pero tampoco ganará.
Ehhhhh....
De nuevo, Warlock sólo sabe cómo preparar los datos de entrada para una red neuronal. ¡Datos de entrada! Y a partir de ahí, le da igual lo que se use.
Déjenme darles un ejemplo.
Recuerdo que había un Doc aquí. Ahora se ha ido... El tipo más inteligente y eficiente. ¿Crees que se frustró y se rindió? ¡No lo creo!
Trabajé mucho con él en el LS. Ha realizado miles de estudios en la recepción/procesamiento de las cotizaciones de las garrapatas. Tomé diferentes fuentes de citas, las adelgacé, las adelgacé, las doblé...
Y luego, no estaba ni en PM ni en el foro.
Creo que finalmente encontró una manera de preparar las entradas para la NS, así como Koldun - y luego es libre de hacer lo que le plazca, para sentarse aquí en el foro o no.
Pero, el trabajo que ha hecho es tremendo, soy testigo de ello.
Soy testigo de ello. Doc parece haber vaciado todos los bitcoins que obtuvo de numerai y se ofendió en el mercado, probablemente "se hizo adicto".
Ehhhhh....
De nuevo, Warlock sólo sabe cómo preparar los datos de entrada para una red neuronal. ¡Datos de entrada! Y a partir de ahí, le da igual lo que se use.
Déjenme darles un ejemplo.
Recuerdo que había un Doc aquí. Ahora se ha ido... El tipo más inteligente y eficiente. ¿Crees que se frustró y se rindió? ¡No lo creo!
Trabajé mucho con él en el LS. Ha hecho miles de estudios en la recepción/procesamiento de las cotizaciones de las garrapatas. Tomé diferentes fuentes de citas, las adelgacé, las adelgacé, las doblé...
Y luego, no estaba ni en PM ni en el foro.
Creo que finalmente encontró una manera de preparar las entradas para la NS, así como Koldun - y luego es libre de hacer lo que le plazca, para sentarse aquí en el foro o no.
Pero ha hecho un gran trabajo, soy testigo de ello.
¿Sabes lo que estás diciendo? - Ha realizado miles de estudios en el ámbito de la recepción/tratamiento de las cotizaciones de las garrapatas. Ha tomado diferentes fuentes de citas, las ha adelgazado, las ha doblado... ¿Te suena? Así es, el Mono y sus gafas, las puso en su espalda, luego las puso en su cola, luego las olió, luego las lamió . Buena publicidad para sus gurús)).
Y en cuanto al gurú, en el pasado previsible sólo teníamos uno: SanSanych, y eso a falta de uno mejor. Al menos arrastró a mucha gente a R, ya es algo.
En cuanto al propio tema de la OI, su propia existencia durante muchos años demuestra la absoluta inutilidad del planteamiento: la OI como sistema de comercio. Estudiando los excrementos del elefante, poco se puede decir del propio elefante, y mucho menos predecirlo. Y citas, nada más.
Por el momento, los sistemas de indicadores lógicos, con menos esfuerzo, muestran resultados bastante reales. Así que también podría utilizar MO en tales sistemas. Digamos, bosques-árboles - ya preparado lógica enseñable para tales sistemas, que molestarse en escribir todo. En general, la MO, como solución aplicada a los sistemas existentes, es un tema bastante trabajado.