Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2210
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Esta es una conversación abierta. Cada caso es único. La respuesta sencilla es "enseñar" hacia atrás y comparar
Girar una fila es más o menos como hacer que el agua fluya hacia arriba. Podrías probarlo, pero intuitivamente aún no he llegado a entenderlo.
Girar una fila es más o menos como hacer que el agua fluya hacia arriba. Podrías probarlo, pero intuitivamente aún no he llegado a entenderlo.
No es una fila, sino un trein y oos
No se puede hacer eso, ya que los 2 años de la derecha están brotando en cualquier abono.
Más o menos como encontrar un patrón en las Seychelles que necesite una chaqueta de plumas en caso de glaciar.
Esto no se puede hacer ya que los 2 años de la derecha están brotando en cualquier estiércol.
Más o menos como encontrar un patrón en las Seychelles de necesitar una chaqueta de plumas en caso de un glacial.
Así que no es un patrón general, sino local. Entonces tengo que cambiar la configuración para que funcione en ambas direcciones.
Gracias, lo pensaré. Aparentemente, no es una situación típica.
Gracias, lo pensaré. No es una situación típica, aparentemente.
El problema es identificar este conjunto. A continuación, por supuesto, encontramos la potencia del subconjunto rentable de ajustes. Y si es grande en relación con el conjunto original, lo hemos encontrado.
Pero para determinar el conjunto inicial - debe ser algún tipo de genética. No en el tema, en general.
Enfoque lógico clásico - desglosar las configuraciones por importancia y poder (clases como), y combinaciones como por lógica significativas y fuertes. significativas y débiles, no significativas y fuertes, no significativas y débiles. Esto es si 2 clases de ajustes, si más entonces geométrica o peor con la dimensionalidad de número y valor exponente ) maldición... curar mediante una elección inteligente.
He descubierto cómo se puede entrenar la neuroncu "mínima" de casi cualquier paquete, que está diseñado para la clasificación o regresión
Lo principal es que el paquete le permite acceder y modificar los pesos de su red neuronal.
La receta es la siguiente.
1) entrenar la red neuronal, no importa, lo principal es obtener un modelo con pesos
2) elegir el método de optimización (genética, muravi, swarming, simulación de recocido, etc.)
3) escribir una función de aptitud
4) tomar los pesos de la neurona y representarlos como parámetros para la optimización
¡¡Todos!! )))
Puedes entrenar a neuronka para obtener beneficios, o hacer que cree algún tipo de megaindicador o lo que sea.
He descubierto cómo se puede entrenar una neurona "mínima" desde casi cualquier paquete que esté diseñado para la clasificación o la regresión.
Lo principal es que el paquete permite acceder a las escalas neuronales y modificarlas.
La receta es la siguiente.
1) entrenar la red neuronal, no importa, lo principal es obtener un modelo con pesos
2) elegir el método de optimización (genética, muravi, swarming, simulación de recocido, etc.)
3) escribir una función de aptitud
4) tomar los pesos de la neurona y representarlos como parámetros para la optimización
¡¡Todos!! )))
Puedes entrenar a neuronka para que obtenga beneficios, o hacer que cree algún tipo de megaindicador o lo que sea.
mytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS no es una solución muy buena para obtener beneficios - tiene que aprender a no perder))))) pero hay un problema: la rejilla se detiene la apertura de posiciones para salvar el depósito. ya lo he probado. he utilizado diferentes métodos con y sin parada.
la neurona del artículo está disparando en la realidad.
¿y cómo va?