Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2235

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Valeriy Yastremskiy:

Schrödinger hace tiempo que fracasó, hoy leí su reseña sobre la disertación acerca de la simulación numérica de ondas de espín no lineales en estructuras de grafeno en matlab, por supuesto que se usa a Schrödinger, pero ya se nota que fracasa)))

En general, me sorprendió durante mucho tiempo, la academia es financiera, y hablar de los ordenadores cuánticos, CERN, Dubna) Pero hoy sólo me sorprendió) Mi hijo (el mío) en la escuela de posgrado, hizo una pregunta, y la red escribe en Python). Eso se contrapone a la pregunta).

Por el más leve susurro me enteré de que en matemáticas en Rusia en la actualidad el Departamento de Física y Matemáticas (Escuela Superior de Economía) está a la cabeza, mientras que la Facultad de Mecánica de la Universidad Estatal de Moscú ha cedido últimamente de forma brusca.

 
Aleksey Nikolayev:

He oído de pasada que en matemáticas en Rusia ahora los primeros puestos los ocupan la física y la educación superior (HSE), mientras que el departamento de mecatrónica de la Universidad Estatal de Moscú ha caído mucho últimamente.

No en el tema, pero si en general, es malo). Y entre las ovejas .... Parece que Phystech nunca ha perdido terreno. Con HSE y MSU no estoy familiarizado, un par de conocidos no es un indicador))))

 
Maxim Dmitrievsky:

En serio... esta rareza me está rompiendo el cerebro. no spread funciona bien en el track\test.

con la extensión funciona bien en la pista, pero se rompe en la prueba. ¿Qué hay de diferente en la prueba que el spread tic a tic impide que entre en beneficios...

Parece ser algún tipo de error en la lógica.

Anoche, añadí otra clase de "no comerciar" al objetivo:

    for i in range(dataset.shape[0] - max):
        rand = random.randint(min, max)
        curr_pr = dataset['close'][i]
        future_pr = dataset['close'][i + rand]

        if future_pr  - curr_pr < -25*POINT:
            labels.append(1.0)
        elif future_pr - curr_pr > 25*POINT:
            labels.append(0.0)
        else:
            labels.append(2.0)

reescribí el probador, al final ni siquiera me da un resultado decente. Y la culminación para mí fue que el método save_model para C++ no soporta modelos multiclase, perro. De todos modos, a juzgar por las condiciones es un callejón sin salida.

 
welimorn:

Anoche, añadí otra clase de "no comerciar" al objetivo:

reescribir el probador, terminó con nada incluso para encontrar un resultado insignificantemente decente. Y la culminación para mí fue que el método save_model para C++ no soporta modelos multiclase, perro. En resumen, en función de las condiciones, una rama sin salida .

Sobre otro clasificador que permite/prohíbe el comercio

pero eso realmente no tiene mucho sentido, lo he investigado )

 

También existen soluciones de optimización de este tipo.


 
Aleksey Vyazmikin:

También existen soluciones de optimización de este tipo.


Voy a echar un vistazo, tal vez algo útil será
 
Aleksey Vyazmikin:

También existen soluciones de optimización de este tipo.

¿Por qué le gusta tanto la optimización?

 
mytarmailS:

¿Por qué se empeñan en optimizar?

Esto es en lugar de la corrección de errores de gradiente. Es cierto que más funciones requieren más potencia de cálculo, pero puede funcionar para funciones colapsadas...

 
Aleksey Vyazmikin:

Esto es en lugar de la corrección de errores de gradiente. Es cierto que más funciones requieren más potencia de cálculo, pero puede funcionar para funciones colapsadas...

¿Estás formando una red?

 
mytarmailS:

¿estás formando una red?

Los impulsos también utilizan un gradiente. Esto es sólo información para ampliar el conocimiento y los métodos adecuados para MO.

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