L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 817
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Je l'ai jeté il y a longtemps, maintenant je suis revenu parce qu'il y a des points intéressants (pas même sur la NS bayésienne elle-même, mais en principe)
Il existe également une version en deux parties. Recherche par auteur.
Il y a aussi une deuxième partie. Cherchez l'auteur.
Oui, je sais.
Ouais, pourquoi ne pas se contenter des probabilités si personne n'a d'idées ?
J'ai juste l'impression que c'est la dernière chose qui reste, et si cela n'améliore pas le TS, la reconversion ne peut pas être surmontée en principe
Il y a déjà quelques idées intéressantes que je garde pour l'instant afin de ne pas exciter l'esprit des "sympathisants".
voici un article intéressant
https://habrahabr.ru/post/276355/
c'est intéressant. ça semble être bien connu... mais ça a permis d'apporter quelques idées nouvelles à l'esprit.
Ce n'est probablement pas le contenu du matériel qui est important, mais la manière dont il est présenté.
Peu importe si c'est un marshkas avec martin, ML sur python ou R si un agent de sécurité ou un employé va tourner les boutons en se basant sur son "intuition", le résultat est le même, Fa au moins offre sciemment un GARCH boiteux avec le prix passé étant le meilleur prédicteur du futur, Fa n'essaie pas de rassurer vainement les gens, en cela il est plus honnête.
Pour la centième fois :
1. le datamaning est obligatoire. il est obligatoire de commencer par sélectionner uniquement les prédicteurs qui ont une influence sur la variable cible. Et puis toutes les recherches de données.
2. Il existe deux modèles :
3. entraînement des modèles avec validation croisée si possible
4. évaluation des modèles en dehors du fichier de formation
5. Test effectué dans le testeur.
Pour la centième fois, TOUTES les étapes sont obligatoires !
Ayant fait tout cela, vous pouvez partir du principe que la dépo ne sera pas vendue immédiatement !
On y va, les gars ! Finir de traîner sur le forum et avec une joie tranquille mettre en œuvre le plan esquissé pour R.
Trois hourras !
Peu importe qu'il s'agisse d'un martin, d'un ML sur python ou R, si un agent de sécurité ou un employé fait tourner ses roues en se basant sur son "intuition", le résultat est le même, Fa offre au moins sciemment un GARCH boiteux, dont le prix passé est la meilleure prévision du futur, Fa n'essaie pas de faire plaisir aux gens, il est plus honnête à ce sujet.
La seule personne intelligente ici est Aliocha...
Pouvez-vous me dire quel algorithme de réseau neuronal peut être utilisé pour révéler la logique (neurone) de la colonne "Calc" ?
Intéressant. On dirait que tout est connu depuis un moment... mais ont apporté des idées nouvelles.
Ce n'est probablement pas le contenu du matériel qui est important, mais la façon dont il est présenté.
Oui, et c'est connu depuis longtemps, mais il y a beaucoup de nouvelles recherches dans ce domaine que je n'ai pas encore lues.
mais le principal avantage est qu'il peut être utilisé pour le pré-traitement des caractéristiques, c'est ce dont j'ai besoin.
... je suis bête, donc dans le diplôme déjà utilisé ... lol ... je viens de comprendre pourquoi :) tout a déjà été inventé avant nous à nouveau
Pouvez-vous me dire quel algorithme de réseau neuronal peut être utilisé pour révéler la logique (neurone) de la colonne "Calc" ?
Il est préférable d'utiliser un arbre pour cela, ce modèle permettra de créer un tel ensemble de règles :
J'ai écrit le code rapidement, le modèle donne le résultat sous forme de texte ou d'image.
Il y a une description dans l'article comment le faire dans R :
https://www.mql5.com/ru/articles/1165
Dans l'onglet "Modèle", sélectionnez l'arbre. Définissez "min split" et "min bucket" à 1. Créez un modèle, puis cliquez sur le bouton Dessiner pour afficher l'image. Règles - affiche les règles sous forme de texte