L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1462

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Maxim Dmitrievsky:

et n'y va pas de main morte, on se débrouillera sans toi. Va enseigner tes taches, Graalewod.

Commencez à faire des grimaces et à montrer votre langue.) Jardin d'enfants).
 
Bref, je me suis souvenu des tendances. Je vais les ajouter à la liste des fonctionnalités à vérifier. Merci !
 
elibrarius:
Je me suis souvenu des tendances. Je vais les ajouter à la liste des fonctionnalités à vérifier. Merci !

s'il vous plaît, votre Maître.

 
Yuriy Asaulenko:
Faites des grimaces et montrez votre langue). Maternelle).

Mais quel type d'adversaire est la communication ?

venir sur le fil, partir - est-ce là le bonheur de la communication ?

 

Maxim Dmitrievsky:

ou lisez sur facebook prophet comment les modèles sont construits là, beaucoup de choses utiles. Cela n'a pas fonctionné pour moi sur Python, mais cela peut fonctionner pour R.

... Et comment le prophète est fait - il a été montré dans ce fil de discussion, mais les enseignants ont glissé entre les mailles du filet)).

 
Vizard_:

... et comment le prophète s'en sort - cela a été montré dans ce fil de discussion, mais les gourous ont tout saisi))))

Pruphes, cartes d'identité, mots de passe... c'est un plaisir à lire...

 
elibrarius:
Les ne peut certainement pas additionner et multiplier et ne créera pas d'indicateurs en interne, mais il est capable de se souvenir de modèles à partir de graphiques de prix ou d'indicateurs.
C'est là que vous avez tort. Forest est aussi performant que NS dans la reconstruction de la régression, et il peut former les indicateurs dont il a besoin et travailler directement avec BP. Il ne s'agit ici que de fixer une tâche réelle et de s'entraîner. En général, le MO n'aime pas les tâches du type "allez-y, je ne sais pas où"...
 
Yuriy Asaulenko:
Vous avez tort. Forest réussit aussi bien que NS à rétablir la régression, et peut également former en interne les indicateurs dont elle a besoin, et travailler directement avec BP. Il ne s'agit ici que de fixer une tâche réelle et de s'entraîner. En général, l'IM n'aime pas les tâches du type "va là-bas, je ne sais pas où"...
Le résultat final - se formera. Mais uniquement en se souvenant de la combinaison d'entrée des prédicteurs.
Il ne fait aucune multiplication ou division pour combiner quoi que ce soit.
 
elibrarius:
Le résultat final prendra forme. Mais uniquement en se souvenant de la combinaison d'entrée des prédicteurs.
Il ne fait pas de multiplications ou de divisions pour combiner quoi que ce soit.
Il se souviendra parfaitement de tout au niveau logique. S'il ne s'en souvient pas, il y a un problème avec l'énoncé du problème.
Ainsi, plus tôt dans ce fil, il a été démontré que la forêt fait un excellent travail de prédiction des BP du marché réel. D'ailleurs, je ne l'ai pas montré, mais l'entraînement a été fait sur mes données.
 
Yuriy Asaulenko:
Il se souviendra parfaitement de tout au niveau de la logique. S'il ne s'en souvient pas, il s'agit d'un problème de formulation de la tâche.
Ainsi, plus tôt dans ce fil, il a été démontré que la forêt fait un excellent travail de prédiction des BP du marché réel. Au fait, je ne l'ai pas montré, mais il a été formé sur mes données.
Je ne suis pas en désaccord.
A mon avis, la forêt est une base de données à accès rapide.
Il y a environ 3 ans, je faisais un chercheur de modèles sur MySQL. Parmi un million d'exemples, recherche des 10-20 plus similaires dans 50 colonnes. Je cherchais 1 barre en 1 seconde environ. Il est des centaines ou des milliers de fois plus rapide de trouver une feuille dans laquelle ces 10-20 exemples sont rassemblés.
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