L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1051
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C'è una continuazione della storia?
Ho osservato che se un sistema di trading dà solo risultati positivi, allora ci sarà una perdita permanente - stiamo parlando del TS con lotto fisso e stoploss.
Credo che la storia risalga al 2006, solo che non si sa a quale alto livello sia stato fatto e da che tipo di persona.
http://www.kamynin.ru/
Non si sa quanto sia fatto ad alto livello da... Scegliere la rubrica "trading robots", andare all'inizio, fare il tè e le focaccine, leggere, guardare le immagini, leggere i commenti della gente, le risposte dell'autore, diventare più intelligente, e non di un bambino ah ... ee ... ) ))
C'è tutta l'evoluzione dall'inizio alla finePurtroppo no :-( Anche se ho un'idea per un comitato di sei polinomi, ma non ho ancora decifrato completamente il codice di Reshetov. Anche se l'ultimo cambiamento ha iniziato a farmi risparmiare tempo nella preparazione del modello in MKUL, ma non è questo il punto, ma l'essenza del problema MO è la seguente come mi sembra e se avete argomenti forti contro di esso sono pronto ad ascoltarli.
Oltre a tutto il resto, come la preparazione, l'allenamento, ecc. La fase finale è la scelta del modello. Dopo tutto, nel processo di formazione un algoritmo costruisce un modello, stima i suoi parametri e cerca di migliorarli usando altri modelli e il modello con la migliore metrica di formazione è quello che salva il modello ed è ilrisultato dell'ottimizzazione. Secondo me l'ottimizzatore di Reshetov ha selezionato la migliore metrica per i classificatori. È la determinazione della sensibilità e della specificità così come la generalizzabilità globale. Quando il risultato dell'apprendimento del modello viene valutato utilizzando quattro parametri True Positiv, True Negativ, False Positiv, False Negativ. Sono sicuro che ne avete sentito parlare. È una metrica piuttosto popolare, ma come dimostra la pratica, questa metrica è solo parzialmente legata alla generalizzazione. In altre parole, il risultato di questa metrica è sovrastimato e i suoi valori saranno altrettanto alti in caso di sovrallenamento sul set di allenamento come se non ci fosse alcun sovrallenamento. Decidiamoci un po':
Supponiamo di avere un metodo per stimare la generalizzabilità del polinomio al set di dati. E la nostra metrica stima effettivamente il livello di generalizzabilità. In altre parole, quando altre metriche mostrano un buon risultato sul periodo di formazione, e la nostra metrica mostra un cattivo risultato quando il polinomio è sovrallenato e un buon risultato quando il polinomio è generalizzato. Allora questa metrica potrebbe essere usata nel processo di apprendimento, forzando l'algoritmo a cercare un modello sottostimato (con i nostri dati), ma ancora generalizzato. Può essere brutto, ma funziona ed è al 100% non addestrato. È qui che entra in gioco l'effetto del sottoallenamento. È molto importante mantenere il rendimento insufficiente al minimo. Questo testo può essere considerato un precursore della mia teoria, perché siamo vicini a quello che???? Così tanto per la domanda del giorno. Pensare.....
La storia risale al 2006 se non mi sbaglio, solo che non avete idea a quale alto livello sia stato fatto tutto questo, e da che tipo di persona.
http://www.kamynin.ru/
Scegliete la rubrica "robot di trading". Scegliere la rubrica "trading robots", andare all'inizio, fare il tè e le focaccine, leggere, guardare le immagini, leggere i commenti delle persone, le risposte dell'autore, diventare più intelligente, e non un bambino ah ... ee ... ) ))
C'è tutta l'evoluzione dall'inizio alla fineDavvero non ho mai sentito parlare di quest'uomo, lo cercherò, grazie.
Questo ramo... è solo un mucchio di stronzate)))
http://www.kamynin.ru/2015/08/26/lua-quik-robot-uchitel/
Leggete dall'inizio e poi postate, so di cosa sto parlando.
MGUA Qui è dove tutto è iniziato, l'autore raccomanda di iniziare con questo, sì ora non lo applica, e applica qualcos'altro già puramente suo, ma questo qualcosa è cresciuto da MGUA e questo qualcosa non lo rivelaBrevemente sulle informazioni nelle immagini
Brevemente sulle informazioni nelle immagini
Sì, è quello che è, l'autore non ama il minimalismo)
Sì, è così, all'autore non piace il minimalismo)
ci sono livelli e un paio di mashup, da cui in qualche modo estrae informazioni per la sua presunta rete neurale
Anche lui è una specie di cantastorie.Sì, è quello che è, all'autore non piace il minimalismo)
L'ha guardato per 5 secondi e ha capito. È un pesce al 100% e non voglio nemmeno guardarlo......
Hai visto i miei siti o post o foto????
ci sono livelli e un paio di mash-up, in qualche modo estraendo informazioni per la sua presunta rete neurale
un'altra specie di rompipalle.Oh merda. ci siamo) presumibilmente, neuronet, bebe))
Leggetelo, fateci l'abitudine o dimenticatelo.
Ecco la risposta al tuo post.
Tutto è lì, basta leggere.
Oh merda, ci siamo)) presumibilmente, reti neurali, bebe))
Leggere, assorbire o dimenticare.
Ecco la risposta al tuo post.
È tutto lì, devi solo leggere
È più o meno quello di cui stavo parlando
Ecco, farò lo stesso domani.