L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 488
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Il s'agit de bien choisir les jetons et la cible, même s'il semble qu'il n'y ait rien de plus simple qu'une table de multiplication, mais il n'y a pas de petite erreur non plus...
Avec respect.
Je ne peux pas être sûr de l'exactitude de la formation, d'où les erreurs. En forex, au moins d'une manière ou d'une autre, il y a une répétition dans la table de multiplication, pas de répétition.
Avec respect.
Eh bien oui, étant donné que RF est incapable d'extrapoler du tout...
peut...
(Il est dit partout que, comme, ne... )
Vous avez également écrit un hochet)))) Mais vous avez décidé d'en produire un autre.
Mettez-le dans -
х = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
cible = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
alors -
х = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1
cible = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
etc...
Sur un exemple interprétable, voir brièvement.
précision, perte, kappa... etc. comme vous voulez. Bien et à juste titre souligné plus tôt -
il y a beaucoup à voir dans la forêt...
OK, si c'est le cas, je termine la stratégie et nous verrons ce qu'il en est :)
Salutations aux neuronautes ! Les grands esprits ;))
voici un film sur un neuraliste qui a créé un logiciel superprédictif et a "aidé" une banque à "s'enrichir" .
Salutations aux neuronautes ! Les grands esprits ;))
il y a un film ici sur un type à neurones qui a créé un moteur de super-prédiction et a "aidé" une banque à "s'enrichir" .
voir "The Texas Chainsaw Massacre", un nouveau film relaxant.
Je ne peux m'empêcher de penser qu'un certain nombre de problèmes sont communs aux modèles de classification et de régression.
L'un de ces problèmes est la multicollinéarité, qui est généralement interprétée comme une corrélation entre les variables d'entrée, mais cela peut ne pas être entièrement vrai.
La multicolinéarité au sens général entraîne une conséquence très désagréable qui sape nos efforts de modélisation :
Si la multicollinéarité est comprise comme une relation linéaire entre les variables d'entrée (variables explicatives, prédicteurs), nous obtenons l'image suivante
Voici un article qui fournit des outils R pour reconnaître la présence de la multicollinéarité.
Je ne peux m'empêcher de penser qu'un certain nombre de problèmes sont communs aux modèles de classification et de régression.
L'un de ces problèmes est la multicollinéarité, qui est généralement interprétée comme une corrélation entre les variables d'entrée, mais cela peut ne pas être entièrement vrai.
La multicolinéarité au sens général entraîne une conséquence très désagréable qui sape nos efforts de modélisation :
Si la multicollinéarité est comprise comme une relation linéaire entre les variables d'entrée (variables explicatives, prédicteurs), nous obtenons l'image suivante
Voici un article qui fournit des outils R pour reconnaître la présence de la multicollinéarité.
merci pour le nouveau mot, déjà glosé plusieurs fois aujourd'hui :)
Quels autres problèmes y a-t-il ?
Aujourd'hui j'ai décidé de vérifier, mon réseau basé sur le percetron. Optimisé pour mai-début juin 2016, EURUSD, spread 15 pips.
La queue elle-même.
Je suis toujours confus par le résultat.
Aujourd'hui j'ai décidé de vérifier, mon réseau basé sur le percetron. Optimisé pour mai-début juin 2016, EURUSD, spread 15 pips.
La queue elle-même.
Jusqu'à présent, le résultat me laisse perplexe.
Je suis gâté aussi, même en étant un peu choqué. Je l'ai essayé sur des échantillons aléatoires et les résultats sont étonnants. Je n'ai pas encore fait de CT.
Maxim dit que c'est une longue courbe d'apprentissage. J'ai environ 23 heures. Mais même si je le fais une fois tous les 3 mois - quel gâchis).
Et pour 3 mois, c'est suffisant, c'est sûr, je ne l'ai pas testé plus avant.