Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1962
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¿Has utilizado la demo?
en el probador
lo he probado, hay un ejemplo para mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
en el probador
probado esto, hay un ejemplo para mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
El probador no da información fiable. Bueno, yo hablo de EAs sin redes neuronales, pero no veo mucha diferencia en este aspecto. Creo que cada estrategia e incluso una estrategia con diferentes parámetros da diferentes correlaciones con el test y por eso no puedo ni siquiera estimar aproximadamente.
el probador no da información fiable. Bueno, yo hablo de EAs sin redes neuronales, pero no veo mucha diferencia en este aspecto. Cada estrategia e incluso una estrategia con diferentes parámetros da diferentes correlaciones con el probador, por eso no podemos ni siquiera estimar aproximadamente.
El comprobador proporciona información fiable
el comprobador proporciona información fiable
Pues compruébalo en la demo.
Tal vez debería escribirle y pedirle que me envíe el código).
Yo también lo he leído dos veces y sigo sin entender cómo funciona, cómo se triplica la memoria y cómo supera las propiedades de la capa de superprecisión... En fin, el artículo no es muy bueno, pero el producto en sí es bueno, el autor sólo necesita algunas explicaciones... Así que si lo descubres, al menos escribe cómo funciona...
Me da pereza desmentir otro mito) alguien tergiversó algo y anunció a bombo y platillo que la recalificación no está disponible. Veamos...
tan perezoso para desmentir otro mito ) alguien por ahí tergiversó algo y afirmó a viva voz que no hay reconversión. Veamos...
El artículo demuestra que el hombre entiende de algoritmos.
Deberías probarlo, el experimento es el criterio de la verdadla biblia de python
https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#
Creo que es prometedor.
No, bueno, el artículo muestra que el hombre sabe de algoritmos.
hay que probarlo, el experimento es el criterio de la verdadEl esquema es sencillo. Alimentamos el vector de características, ONO emite una señal aleatoria en el rango 0;1. Abrimos una operación, y la cerramos en la siguiente iteración. Por ejemplo, decidimos si es más de 0,5 - comprar, menos - vender. Si el trato previo está en rojo - damos una penalización a la parrilla en una entrada separada, si está en el plus lo fomentamos. Cada iteración debería ser así. Como resultado, ajusta las ponderaciones en el curso de la negociación. Por qué es ella inmediatamente operaciones en el gráfico en la posición + es una tontería) ya que ella es tonta al principio. Lo más probable es que primero lo haya entrenado y luego lo haya reentrenado en la misma zona.
https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models
no me impresionan los resultados de las fotos...
el esquema es sencillo.
Si es tan sencillo, ¿por qué hay dos o tres tipos de redes?
¿Por qué dice que la RL clásica no funcionará?
¿Cuál es el objetivo de la memoria?
Soy un completo nerd en RL, pero me parece que no es tan sencillo.
múltiples neuronas D (tipo rejilla)
error, % = 45,10948905109489
adiós )
Envié por correo electrónico al autor de la parrilla los recortes y mi indignación