Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1905
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Número de pase+Diferencia entre la función de estimación directa y la función hiperbólica (debería disminuir)+Generalizabilidad general+Última generalizabilidad más alta (chorradas técnicas puramente para ti)
Max, realmente estás cabreando a la gente, pero sobre todo te estás cabreando a ti mismo. Recuerde que en el mercado lo principal es no engañarse a sí mismo......
Lo hago... y eso es lo que hago...
porque se trata de datos agrupados... todo está ya bien allí
eso es exactamente lo que estoy haciendo.
Pues mira Maxim, en primer lugar había que nivelar las clases entre 1 y 2, donde en el objetivo 0=2 cluster.
En la matriz Mv0[q] hay que introducir exactamente esas entradas, que se indican con el número //10
Adjunto archivo de entrenamiento con formato donde la primera línea los numera en orden. No es pequeño, ya lo entenderás. Y estoy esperando una foto en el estudio...
Pues mira Maxim, en primer lugar había que nivelar las clases entre 1 y 2, donde en el objetivo 0=2 cluster.
En la matriz Mv0[q] hay que introducir exactamente las entradas que se indican con el número //10
Adjunto archivo de entrenamiento con formato donde la primera línea los numera en orden. No es pequeño, ya lo entenderás. Y estoy esperando una foto en el estudio...
Dígame qué tipo de errores tiene
Luego te enviaré un conjunto de datos más complicado, es muy sencillo.
No necesito el código, tengo lo mismo que el de Reshetov, pero en python. Da el código mql de inmediato.
Tendré que modificar el tuyo durante mucho tiempo, me da mucha pereza.
Por favor, dígame cómo encontrar una orden con un beneficio máximo (mql4).
Muchas gracias.
Dime qué tipo de errores tienes.
Más adelante te enviaré un conjunto de datos más complicado, es muy sencillo.
No necesito el código, tengo lo mismo que el de Reshet, pero en python. Da el código mql de inmediato.
Tendré que modificar el tuyo durante mucho tiempo, me da mucha pereza.
Para ser sincero, cuando ejecutaba tu archivo pensaba que tenía un error en el cálculo de la puntuación, pero ahora he subido el mío y todo ha encajado en su sitio
El segundo número debe tender a cero, el tercero a 100 el cuarto fija el tercero con el segundo menos. Así es una verdadera estrategia que funciona. Lo que has vertido, Maxim, me hace pensar en investigarlo. Es imposible conseguir un modelo de tal calidad en una zona en la que sólo tenemos 24 vectores desconocidos y su número total es de 550. Tengo 58 vectores en este cuadro y puedo alcanzar el nivel del 87% (tercera cifra) con una pena. La cuestión es que cuando obtienes un resultado por las nubes te hace reflexionar. Y qué pasa si aprende bien, pero deja de funcionar en absoluto con nuevos datos. Es importante trabajar con datos nuevos, pero no todo esto.....
Los errores de la parte superior están comentados, se sacan las funciones polinómicas en sí de este archivo, no olvides las funciones sigmoide y signum, signum hace la unión de dos polinomios en un commit, sigmoide es la función de activación.
Aquí hay una. Sólo hay 12 fichas, no 24.
Tengo errores
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
Aquí hay uno de ellos. Sólo hay 12 fichas, no 24.
Tengo errores
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
Así que, naturalmente, no se utilizan todos. La suma de cada entrada duplica el tiempo. Mi quad core tira de un máximo de 11 entradas. He optimizado su archivo de arriba a abajo....
Lo entiendo, eres un optimizador... No sé lo que estás escribiendo)