L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1238
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Tutto è circa lo stesso: rf, xgboost, SVM, GLM, nnet.
Su alcuni siti un modello è migliore dell'altro, su altri peggio - tutte le unità per cento.
L'impressione è che l'errore del modello sia in realtà l'errore della coppia predittore-variabile obiettivo. C'è un certo limite oltre il quale nessun trucco può saltare, ma è facile rovinarlo, si può passare da una coppia promettente
Non devo preoccuparmi... il mio obiettivo è controllare la libreria alglib attraverso una terza parte, per assicurarmi che funzioni correttamente o è solo una strana implementazione
Forse sono preoccupato per l'implementazione, e non ci può davvero essere significativamente migliorato solo prendendo un modello di norma. o alcune altre sfumature che non sono chiare in questo momento
Non conosco il numero di colonne in anticipo... e gli array di strutture con array dinamici all'interno non vengono scritti su file? ) Questo è un po' un casino...
avete solo bisogno di salvare un array 2-d, il cui numero di colonne non è noto in anticipo
gli array dinamici non possono essere scritti usandoFileWriteArray()
significa scrivere l'array elemento per elemento nel file, in alternativa, puoi aprire il file e assemblare l'array per stringhe in una stringa con un delimitatore " , " e poi scrivere ogni stringa nel file .csv
gli array dinamici non possono essere scritti usandoFileWriteArray()
significa scrivere l'array elemento per elemento nel file, in alternativa aprire il file e assemblare l'array per stringhe in una stringa con un delimitatore " , " e poi scrivere ogni stringa nel file .csv
Sì, sembra ok, lo proverò
Due anni fa ho scritto qui Maximka che NS è un giocattolo come una bomba nucleare. Che se QUALSIASI altro modello dà risultati almeno soddisfacenti, non è consigliabile usare NS - trovano qualcosa che non esiste e non ci si può fare niente.
Gli alberi sono una buona cosa, ma è meglio usare le impalcature.
In realtà mi sono interessato a questa roba circa 2 anni fa ) poi ho smesso per un anno e ora sono tornato di nuovo
Ora conosco molte parole nuove.
Infatti, ho iniziato a interessarmi a questa roba 2 anni fa) poi ho smesso per un anno e ora sono tornato di nuovo.
ma ora conosco molte parole nuove.
Anche a destra.
Mi permetto di dissentire.
Tra i programmatori/codificatori in questo momento, gli indiani sono i più forti. Non scherzo - ho avuto l'onore di lavorare con loro in vari progetti.
Pertanto, le mie ultime speranze di trovare NeuroGraal sono con Max e il suo mentee indiano. Loro due entreranno nel mercato e l'indù, essendo per natura un uomo profondamente religioso e pieno di compassione per i bisognosi, lo distribuirà a tutti.
Con un NS o cosa?
Forex non poteva usare la neuronica al momento della sua creazione perché i computer erano deboli.
E come sapete, si combatte il fuoco con il fuoco.
46 anni di storia.
Le major esistono ancora esattamente come erano quando sono nate. Così tutto è semplice fino ad oggi.
Ma non raccomanderei le croci nel commercio, è una totale pacchia... E la 5 cifre è anche ai loro ordini...
IlGraal è nel cervello di tutti, con molti neuroni.
Ancora una volta, con i tuoi occhi, con i tuoi occhi e solo allora conclusioni e formule matematiche, e solo le tue, visto che non ce ne sono di corrette da nessuna parte...
Tutto ciò che può essere letto è un tentativo di utilizzare la stessa funzione in generale: la linea, o + ad essa evolvendo grado dell'asse x o y con un coefficiente + media. Questa è tutta un'utopia.
che è già su... oops, scusa, ho preso la mano con R e python, puoi insegnarmi qualcosa su questo set? mentre mi occupo del boost :)
Su un train\test, romperlo da solo in qualsiasi proporzione. Interessante vedere gli errori nel test di diversi modelli e confrontare con la soia
il set di dati è piccolo 600 linee
che è già su... oops, scusa, ho preso la mano con R e python, puoi insegnarmi qualcosa su questo set? mentre mi occupo del boost :)
Su un train\test, romperlo da solo in qualsiasi proporzione. Interessante vedere gli errori nel test di diversi modelli e confrontare con la soia
il set di dati è piccolo 600 linee
Il dataset è abbastanza piccolo, l'accuratezza è circa il 55% (+-3%)
Il dataset è molto piccolo, la precisione è circa il 55% (+-3%)
Ho una classe più piccola. Err 0.14\0.4