L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1619
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Ciao, sono un trader da circa 11 anni che fa trading manuale su Gunn, ma ho anche preso in mano la rete neurale. Ho risolto questo problema! Voglio solo aiutarvi, avete un approccio sbagliato agli affari. Giuro su Dio che questo non è uno scherzo, ecco l'autore di questo articolo, dove ho trovato la risposta a tutte le mie domande, ha solo avuto un errore nel codice con l'advisor e lo script, ho riscritto tutto e ho fatto trading per quasi un anno su tutte le coppie di valute e timeframes, provo non meno di 15 minuti. Il programma ti dà una previsione di prezzo, quanti pips il prezzo andrà e dove. https://www.mql5.com/ru/articles/830 ... Tutto funziona, devi solo riscrivere il codice, ha un errore lì. Non vendo nulla e non pubblicizzo nulla, vengo solo a leggere i vostri messaggi ogni giorno, voglio aiutare in ogni modo possibile.
Ci sono alcuni tipi di sinistra in un thread così rispettabile. Pensi che sia così?
Sì, le pelli non sono serie, suggerisco di provare gli indicatori, il mio è quasi pronto...
*** ti misurerai da qualche altra parte....
Sono decisamente ridondante in questo stimato thread ))
Sei un vero sciocco. Guarda il mio nome. Il mio nome è Mikhail e il mio cognome è completamente diverso. Non dire cazzate....
È uno pseudonimo, un clone di Yura Reshetov.
I venditori mostrano il vero nome e cognome nei loro passaporti.
Cosa vendeMihail Marchukajtes? Nessun segnale sul reale o sui gufi. Ma sta costantemente pubblicizzando Reshetov, che è "morto" o piuttosto reincarnato come Misha, ogni post menziona il futile prodotto di Yuri e rilascia nuove versioni dei suoi trucchi. C'è un detto: "Se qualcosa è come un'anatra, è un'anatra", quindi sostengo che Misha = Jura. Questo è il modo folle di Yura di promuoversi.
Ed è per questo che non c'è un flusso video, e anche se c'è un flusso video non mostrerà la sua faccia, è chiaro perché, perché sa com'è Yury.
È uno pseudonimo, un clone di Yura Reshetov.
Cosa vende Mihail Marchukajtes? Nessun segnale sul reale o sui gufi. Sono sicuro che non c'è nessun ritiro di pasta dal sito a questo nome, ma lui è costantemente pubblicità Reshetov per qualche motivo, che tipo di "morto", o meglio reincarnato in Misha, in ogni post cita Yuri lapontovuyu falso, rilascia nuove versioni dei suoi trucchi. C'è un detto: "Se qualcosa è come un'anatra, è un'anatra", quindi sostengo che Misha = Jura. Questo è il modo folle di Yura di promuoversi.
Ed è per questo che non c'è alcun flusso video e anche se c'è, sarà senza la sua faccia - è chiaro perché, perché la sua faccia è nota.
La memoria di Reshetov non dovrebbe essere insultata da un paragone così stupido.
A proposito, quello che non mi piace del boosting è che la profondità dell'albero raccomandata è 7-10.
Cioè se abbiamo 100 predittori, e la divisione lì inizia anche nel mezzo di ogni predittatore. È molto probabile che avremo 7 diversi predittori divisi a metà. Forse 1 o 2 si divideranno in un quarto, difficilmente più piccolo.
O negli algoritmi di boosting l'algoritmo non lavora per mezza divisione, ma in pezzi più piccoli? Qualcuno lo sa?
E chi usa quale profondità d'albero?
Ho studiato CatBoost, quindi ne parlerò.
La profondità dell'albero è raccomandata 4-6 spaccature. Questa è la profondità che cerco in generale.
Il predittore è diviso in tre diversi algoritmi tra cui scegliere. Viene creata una cosiddetta griglia.
I risultati della scissione sono interessanti da tirare fuori e vedere da soli. In che modo AlgLib divide equamente i predittori quando costruisce l'albero della foresta?
Bersaglio tuo, qualsiasi... Sono un po' combattuto ....
I cluster sono necessari solo per uno scopo:
Qui abbiamo trovato gli HT sui test nuovi, e li abbiamo accettati come buoni...
Ora sui nuovi dati dobbiamo trovare questo TX per applicargli il modello, poiché il modello funziona bene solo sugli HT, e come lo riconosciamo sui nuovi dati? come opzione dal numero di cluster
Cosa inseriamo per il clustering - tutti i predittori del campione o cosa?
Non c'è casualità. Viene selezionato il miglior partizionamento disponibile di ogni predittore. C'è casualità nella foresta quando ogni albero viene alimentato non con tutti i predittori, ma per esempio con la metà di quelli scelti a caso.
Impara una volta. Non c'è riqualificazione. Per gli alberi/foreste, non sembra esserci alcun riapprendimento, probabilmente perché è piuttosto veloce da riapprendere.
E perché la griglia? Gli alberi hanno nodi e foglie.
La selezione sarà per partizione lineare, e sto facendo una sorta di selezione discreta con una funzione non lenta, se questo ha senso.
Il punto non è fare il retraining, ma che è meglio se i predittori si rafforzano a vicenda ma non sono fortemente correlati tra loro, e questo non può essere stabilito con il campionamento partizionato.
La griglia di partizione dei predittori, questo non è NS.