L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1395
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Non è così che funziona, c'è una linea inclinata di 45g, non una orizzontale
non contare le deviazioni... anche suggerito che non si sa cosa))Sul lato sinistro, tutto ciò che si trova al di sotto (50 trade) è in profitto, tutto ciò che si trova al di sopra (10 trade) è in perdita. Sul lato destro è viceversa.
la linea orizzontale è zero del risultato reale, solo per essere più visibile.
Sul lato sinistro tutto ciò che è sotto di esso (50 unità) è in profitto, tutto ciò che è sopra di esso (10 unità) è in perdita. Sul lato destro è il contrario.
è il rapporto tra i valori attuali e quelli previsti, la linea è tracciata a 45 gradi attraverso la nuvola, campionando appena allo zero centrato. La varianza lì è enorme.
avresti potuto semplicemente dare l'errore medio del modello
scuola per bambini.è il rapporto tra i valori attuali e quelli previsti, la linea è tracciata a 45 gradi attraverso la nuvola, campionando appena allo zero centrato. La varianza lì è enorme
La scuola materna è più cortaVedo Real e Predict sulle didascalie degli assi. Non il rapporto.
Non farmi incazzare ) collegare i valori di previsione e i valori reali con una griglia, c'è una diagonale
o google scatter plot
Non farmi incazzare ) collegare i valori di previsione e i valori reali con una griglia, c'è una diagonale
o google scatter plot
Non ti capisco. Disegna la tua visione di dove le previsioni in questa immagine sono corrette e dove non lo sono.
O aspettare che Jura spieghi cosa c'è nella sua foto.
Calma)
Non ti capisco. Disegna la tua visione di dove sono le previsioni corrette in questa immagine e dove non lo sono.
Oppure aspetta Jura - lasciagli spiegare cosa c'è nella sua foto.
le previsioni corrette si trovano sulla linea, tutto il resto è un errore
Calcola il quadrato della deviazione dalla linea e ottieni l'errore NS
più piccolo è l'errore, più piccola è la diffusione intorno alla linea
le previsioni corrette si trovano sulla linea, tutto il resto è errore
Non cerco la correttezza assoluta di una previsione. Per me tutti i trade che hanno ottenuto un profitto sono corretti.
Esempi:
1) ha pronosticato -10 e ha ottenuto -8 - questo è un profitto eccellente, non è affatto un errore
2) hanno previsto -4.8 e ottenuto -13 - molto più profitto del previsto.
3) predetto -3.5 ha ottenuto +5, ci sarà una perdita - questo è un errore. Come tutti i punti a sinistra e sopra 0. Solo loro faranno una perdita e il trading su di loro è un errore.
Non sto puntando alla correttezza assoluta della previsione. Per me sono corretti tutti quelli che hanno ottenuto un profitto.
Esempi:
1) ha pronosticato -10 e ha ottenuto -8 - questo è un profitto eccellente, non è affatto un errore
2) hanno previsto -4,8 e hanno ottenuto -13 - un profitto molto più grande del previsto.
3) predetto -3.5 ha ottenuto +5, ci sarà una perdita - questo è un errore. Come tutti i punti a sinistra e sopra lo 0
mnde...
le salsicce su spiedini sarebbero più utili
Un modello robusto assomiglia a questo, per esempio (prima immagine di google)
Insegniamo al perseprtron di alglib a pre-learning, eh?
ogni volta che viene eseguito un nuovo vassoio, i pesi sono randomizzati, rimuovere la randomizzazione e cercare di preapprendere, come si può fare in tutti i pacchetti normali
potete immaginare quante cose interessanti si possono fare con questo?
Insegniamo al perseprtron di alglib a pre-learning, eh?
ogni volta che viene eseguito un nuovo vassoio, i pesi sono randomizzati, rimuovere la randomizzazione e cercare di preapprendere, come si può fare in tutti i pacchetti normali
vedere quante cose interessanti si possono fare con esso?