L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1961

 
Fast235:

J'ai des amis et jouer avec eux, ceux qui n'ont pas de cheats sont des toppers, jouer de tels schémas pour obtenir mail.ru de supprimer tout cela complètement, et je aussi une fois nouveau a obtenu à eux, presque impossible

ne comprennent rien

 

Le match s'est joué en warface, on a pris les tops, et nos joueurs vendaient des places dans les tops,

vous savez, aller au rk et demander, pouvez-vous prendre une place dans le top aujourd'hui dans cette discipline, donc il y avait un jeu, puis a retiré les dossiers.

bien je suis avec tous les toppers là) dans la même équipe tous les jours a joué top 1

 
Fast235:

Le match s'est joué en warface, on a pris les tops, et nos joueurs vendaient des places dans les tops,

Ils sont venus au rk et ont demandé : "Puis-je obtenir une place dans le top aujourd'hui dans cette discipline ?" C'était le jeu, puis ils ont retiré les dossiers.

Que dois-je faire ? ) Je ne joue pas aux jeux.

 
Maxim Dmitrievsky:

Que devez-vous faire ? ) Je ne joue pas aux jeux.

je suis un imbécile, je vous ai dit comment nous avons joué contre tous les autres).

il avait des rangs élevés et n'était pas banni, pas de tricheurs, et la première place était toujours prise tous les jours !!!!!!!!!!!!.

 
Fast235:

Espèce de nabot, je te dis comment on a joué contre tous les autres).

hauts rangs et non bannis, pas de tricheurs, et la 1ère place a toujours été prise chaque jour !!!!!!!!!!!!.

je ne peux jouer qu'en tant que joueur zerg

 
Maxim Dmitrievsky:

la bible du python cool

https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#

Je pense que c'est prometteur.

Reinforcement learning neural network (RLNN) based real-time adaptive control
Reinforcement learning neural network (RLNN) based real-time adaptive control
  • docs.google.com
Reinforcement learning neural network (RLNN) based real-time adaptive control Введение 1 Решаемые задачи 2 Структура нейронной сети 3 Синапсы 3 Дендриты 4 Нейроны 4 Подсети 6 Алгоритм D-нейрона 8 Эксперименты 10 Воспроизведение булевых функций 10 Постановка задачи 10 Этапы эксперимента и их резу...
 
Maxim Dmitrievsky:

Je ne peux jouer à Starcraft qu'en tant que Zerg.

(Heh-heh.))

 
mytarmailS:

la bible du python cool

https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#

Je pense que c'est prometteur.

la formation en ligne est ok, je vais la lire. Pour le forex, il n'y a pas d'exemple sur le git. Je ne comprends pas du tout, d'après le texte de l'article, comment il m'a enseigné. Je ne serais pas en mesure de comprendre quel est l'équilibre, mais je m'attendrais à ce qu'il soit trop bon. Sinon, c'est trop bon. Je vais devoir trouver une solution. J'ai déjà utilisé un réseau similaire, appelé apprentissage par renforcement récurrent, mais les résultats étaient médiocres. Celui-ci est cool sans professeur, l'autre est un peu le même, mais sans module de regroupement. Ce qui est amusant, c'est que j'ai presque eu la même idée - clustering et boosting. C'est une reconversion.
 
Maxim Dmitrievsky:
Il n'y a pas d'exemple pour le Forex sur le site git.

Peut-être lui écrire pour qu'il lance le code).

Maxim Dmitrievsky:
Je ne comprends pas comment il a fait. Le plus probable est qu'il ait joué avec le programme une fois et que le mémorisateur l'ait mémorisé.

Je l'ai moi-même lu deux fois et je n'ai pas compris comment il fonctionne, comment la mémoire y est triplée et comment il bat les propriétés de la couche de super-précision.... Bref, l'article n'est pas très bon, mais le produit en lui-même est bon, l'auteur aurait besoin de quelques explications... donc si vous trouvez la solution, écrivez au moins comment ça marche...

 
Maxim Dmitrievsky:
formation en ligne est OK, je vais le lire. Je n'ai pas d'exemple pour le Forex sur le git. Je ne comprends pas comment le programmeur m'apprend. Le programmeur mémorise le tableau une première fois et lui demande de le revoir une deuxième fois. Sinon, c'est trop bon. Je vais devoir trouver une solution. J'ai déjà utilisé un réseau similaire, appelé apprentissage par renforcement récurrent, mais les résultats étaient médiocres. Celui-ci est cool sans professeur, l'autre est un peu le même, mais sans module de regroupement. Ce qui est amusant, c'est que j'ai presque eu la même idée - clustering et boosting. C'est une reconversion.
L'avez-vous essayé sur la démo ?