Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1952

 
Rorschach:
¿Dónde está?

la rejilla debería dar una salida. también hay algo como shap values (paquete separado), pero parece ser sólo para los representantes de arboretum

 
Maxim Dmitrievsky:

busca un bot en el mart top para mt5 que comercia por temporadas

Y piensa en cómo hacer una inversión. A mí no me sale tan bien, pero el tema funciona

Tengo la primera parrilla en mi blog sobre este tema

 
Rorschach:

Tengo la primera parrilla en mi blog sobre este tema

¿Lo has hecho funcionar en un probador?

Compara tu mejor malla con un boosting o un bosque aleatorio, comprenderás que no tiene mucho sentido un MLP

la única ventaja es que el tiempo de respuesta para recibir una señal será menor. Bueno, es una fracción de segundo.
 
elibrarius:

1) Algo me dice que no servirá de mucho. Es la compresión de la información. Si se comprime la basura, será basura comprimida.
2 ) Si añades 1 ficha buena a 2500 de basura, el algoritmo no lo notará mucho, y su efecto en el total será si más de 1/2500, entonces no mucho. Supongamos que incluso 1/100, no se puede ver en el gráfico.
3) Lo único que espero es que los rasgos de alta correlación se fundan en uno solo.

1) Bueno, "parece" es un argumento fuerte ))

2) ¿Quién te impide tamizar los trozos de basura antes de la compresión? Aunque yo no lo hago así, pero... hay que pensar, hay que decidir, y no filosofar...

3) Los algoritmos de reducción de la dimensionalidad pueden utilizarse de diferentes maneras, para diferentes tareas, incluyendo, pero no limitándose a, la compresión

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Has corrido en un probador?

Compara tu mejor cuadrícula con un boosting o un bosque aleatorio, verás que no tiene mucho sentido el MLP

La única ventaja es que el tiempo de respuesta de la señal de recepción será menor. Bueno, son fracciones de segundo.

¿Podrán trabajar simplemente en incrementos? ¿Sin formar o seleccionar características?

 
Rorschach:

¿Podrán trabajar simplemente en incrementos? Sin formar y seleccionar características

No hay necesidad de normalización, por lo demás las características son las mismas que para MLP

 
Maxim Dmitrievsky:

no es necesario el racionamiento en este caso, por lo demás las señales son las mismas que para MLP

Recomiendo catboost, tengo un parser de un modelo entrenado en python en código mql (sólo para clasificación binaria)

gracias https://www.mql5.com/ru/users/greshnik1
Aliaksandr Hryshyn
Aliaksandr Hryshyn
  • www.mql5.com
Добавил тему Инициализация массивов и структур class A   { public :    int                ii[];   }; //Так правильно и удобно, но неприлично //Данные, которые принадлежат объектам, будут висеть в Добавил тему Инициализация структур с динамическими массивами Это удобно, но памяти много ест: struct Sii   { int i_count;    int                i[...
 
Maxim Dmitrievsky:

no es necesario el racionamiento en este caso, por lo demás las señales son las mismas que para MLP

Entiendo cómo funciona la red, tengo algunas ideas sobre lo que hay que hacer, pero la potenciación es un bosque oscuro para mí

 
Rorschach:

Estoy en la oscuridad sobre la potenciación.

lo bueno es que no es aleatorio )

 
mytarmailS:

Menos mal que no es al azar).

Eso es lo que quería escribir primero)