L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 71
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Il est inutile d'essayer de persuader les gens de passer à un autre logiciel. C'est psychologiquement difficile, je le sais par ma propre expérience et je l'ai observé de nombreuses fois sur d'autres personnes. Par exemple, lorsque je travaillais dans une organisation, ils ont installé de nouveaux ordinateurs et lancé Windows. Mais les gens ne maîtrisaient pas Word et Excel, ils lançaient MS-DOS et utilisaient l'éditeur de texte Lexicon pour remplir tous les documents, y compris les tableaux.
Pour que la migration massive vers d'autres logiciels commence, un résultat concret doit être démontré, par exemple sous la forme d'un signal rentable. Lorsque j'ai créé un conseiller expert AfterEffects, j'ai également lancé un signal pour celui-ci sur une démo. Les utilisateurs ont vu le bénéfice et ont commencé à télécharger le conseiller expert. Actuellement, les pages décrivant l'optimisation d'AfterEffects sont les plus visitées selon les statistiques, bien que le signal soit désactivé depuis longtemps. Apparemment, quelqu'un a utilisé le conseiller expert dans le cadre de transactions, a réalisé des bénéfices et a donné des conseils aux autres.
La même chose doit être faite avec jPrediction. Construisez un ensemble jPrediction entièrement automatisé avec MetaTrader, obtenez des bénéfices au moins sur la démo, exécutez le signal, faites une instruction pour les utilisateurs. Et puis de plus en plus de gens viendront.
OMG....
Quand j'ai écrit que j'ai fait la même chose que vous mais que j'ai obtenu un résultat nul, vous avez dit que vous deviez préparer les données correctement ; que voulez-vous dire, pouvez-vous expliquer ?
. Attendez et pendant le week-end, je préparerai un traité sur la classification et sa différence avec la prévision. C'est la chose la plus importante !!!!!
Il n'y a aucun sens, la transformation avec les données est réelle pour l'optimiseur Reshetov, et comment votre réseau est mis en œuvre, je n'en ai aucune idée, donc cela n'a aucun sens de dire quelque chose...... Attendez et en fin de semaine, je préparerai un traité sur la classification et en quoi elle diffère de la prédiction. C'est la chose la plus importante !!!!! Comprendre ce que le filet peut et ne peut pas faire. Je suis stupéfait quand certains cinglés disent : "Mettons tout ce que nous avons sur le net et laissons-le décider de ce dont il a besoin. Funny.... Cette approche échoue, car tout ajout d'une entrée entraîne un changement radical du modèle, et il est tout à fait possible qu'en ajoutant une entrée, nous aggravions le modèle...... Mais le plus important est de comprendre la différence entre prédiction et classification. Ces types sont des choses TRÈS différentes... totalement......
Kolkhozien. Le classificateur et le régresseur sont la même chose. Ils prédisent. Seul un classificateur produit une catégorie. Un régresseur produit une valeur continue.
Plus comme une crèche.
La classification est essentiellement la même que la régression. Mais ils diffèrent dans les détails.
Le résultat de la résolution d'un problème de régression est la prédiction.
Le résultat d'un problème de classification est une prédiction.
Je pense que vous connaissez la différence entre ces deux concepts.
Bonne chance
Existe-t-il un moyen de télécharger un modèle ternaire dans un fichier et de l'utiliser dans MKUL dans un avenir proche ?
J'ai maintenant terminé le générateur de code pour le déchargement du modèle de classificateur ternaire en Java. Je vais le tester pour voir si ça marche. Ensuite, je le ferai pour mql - il y a quelques différences, par exemple, il manque à mql la fonction Math.signum(). Ensuite, je pense que je vais devoir faire de la génération de code modèle pour R également, car les chiffres locaux ne comprennent rien d'autre.
Plus comme une crèche.
La classification est essentiellement la même que la régression. Mais il y a des différences dans les détails.
Le résultat de la résolution d'un problème de régression est la prédiction.
Le résultat d'un problème de classification est une prédiction.
Je pense que vous connaissez les différences entre les deux.
Bonne chance
Dites, les subtilités linguistiques ne sont pas si importantes. En général, pour la régression, le mot "prévision" est approprié, mais en général, vous pouvez légitimement dire "prédire".
Le point - oui - est que ces approches sont essentiellement la même chose. Et vous pouvez faire un classificateur à partir de la régression (valeurs positives - catégorie A, négatives - catégorie B). Et à partir d'un classificateur - s'il y a plusieurs niveaux - vous pouvez faire une prédiction par régression.
Des conneries. Le classificateur et le régresseur sont les mêmes. Ils prédisent. Seul un classificateur génère une catégorie. Alors qu'un régresseur produit une valeur continue.
Disons que les subtilités linguistiques ne sont pas si importantes. Habituellement, le mot "prévision" est approprié pour la régression, mais en général, vous pouvez légitimement dire "prédire" aussi.
Le point - oui - est que ces approches sont essentiellement la même chose. Et vous pouvez faire un classificateur à partir de la régression (valeurs positives - catégorie A, négatives - catégorie B). Et à partir d'un classificateur - s'il y a plusieurs niveaux - vous pouvez faire une prédiction par régression.
Ce ne sont même pas des subtilités linguistiques du tout.
Prévision - prédiction d'une valeur continue avec un intervalle de confiance.
Prédire - prédiction d'une classe/catégorie ou probabilité d'une classe/catégorie prédite.
A partir de la régression, vous pouvez "fabriquer" un classificateur, l'inverse n'est pas vrai.
Bonne chance