L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 121
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Que se passe-t-il si quelques transactions s'avèrent être des profits importants et des milliers d'autres des pertes mineures ? - C'est une mauvaise idée.
C'est exactement ça, l'inconvénient de tous les critères d'objectifs pour le TS - ils ne prennent pas en compte le nombre de transactions. C'est-à-dire que nous pouvons obtenir une grande valeur de critère à un petit nombre de transactions au hasard.
Pourquoi toutes ces personnes... Vous pouvez ajouter des arguments à la formule qui prennent en compte le rapport entre les transactions rentables/perteuses et le nombre total de transactions elles-mêmes.
J'ai donc parcouru tout le fil de discussion.
Vous creusez dans tous les mauvais endroits.
Il s'avère qu'il existe un outil permettant d'évaluer les modèles R.
Comment évaluer les modèles R dans Azure Machine Learning Studio ?
J'ai donc parcouru tout le fil de discussion.
Vous creusez dans tous les mauvais endroits.
Et où creuser ?
Je me joins à la question.
Oui Vadim où creuser ?
p.s. content que tu aies été débanné
J'ai donc parcouru tout le fil de discussion.
Vous creusez dans tous les mauvais endroits.
en sortant de l'interdiction, tout d'abord. J'espère que je n'aurai plus à me plaindre de vous.
Vous êtes notre femocrate.
Où dois-je creuser ?
Il a créé une branche distincte pour les terrassiers. Voir Machine Learning : Theory and Practice (négociation uniquement ; entrée réservée aux personnes ayant une ligne droite)
Il s'avère qu'il existe un outil permettant d'évaluer les modèles R.
Comment évaluer les modèles R dans Azure Machine Learning Studio ?
J'ai compris qu'il s'agit juste d'une jolie coquille visuelle pour la programmation, à l'intérieur de tous ces "modules" se trouve le code R habituel. Fondamentalement, les données sont divisées en deux groupes : train/test, et le modèle est formé et testé de manière standard, tout cela peut être fait dans rattle.
De plus, l'abonnement au service est cher, 100usd pour 25 heures de calculs par mois. Ce n'est une économie que si leur cloud est plus productif et fait beaucoup plus en une heure qu'un ordinateur normal.
A la fin (module Evaluate) pour le modèle est calculé <<"Accuracy", "Precision", "Recall", et "AUC">> etc, il n'y a rien de nouveau ici aussi.
Je comprends que ce n'est qu'une jolie coquille de programmation visuelle, à l'intérieur de tous ces "modules" se trouve le code R habituel. Essentiellement, les données sont divisées en deux groupes : formation/test, et le modèle est formé et testé de manière standard, tout cela peut être fait dans le hochet.
De plus, l'abonnement au service est cher, 100usd pour 25 heures de calculs par mois. Il est préférable que leur nuage soit plus productif et qu'ils effectuent beaucoup plus de calculs par heure qu'un ordinateur ordinaire.