L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2210
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Questa è una conversazione aperta. Ogni caso è unico. La risposta semplice è "insegnare" al contrario e confrontare
Girare una fila è più o meno come far scorrere l'acqua verso l'alto. Si potrebbe provare, ma intuitivamente non sono ancora riuscito a capirlo.
Girare una fila è più o meno come far scorrere l'acqua verso l'alto. Si potrebbe provare, ma intuitivamente non sono ancora riuscito a capirlo.
Non una fila, ma un trein e oos
Non puoi farlo, perché i 2 anni a destra stanno germogliando su qualsiasi concime.
Più o meno come trovare un modello alle Seychelles che ha bisogno di un piumino in caso di glaciazione.
Questo non può essere fatto perché i 2 anni sulla destra stanno germogliando su qualsiasi concime.
Più o meno come trovare un modello alle Seychelles di aver bisogno di un piumino in caso di un ghiacciaio.
Quindi non è un modello generale, ma locale. Allora devo cambiare le impostazioni per farlo funzionare in entrambe le direzioni.
Grazie, ci penserò. A quanto pare, non è una situazione tipica.
Grazie, ci penserò. Non è una situazione tipica, a quanto pare.
Il problema è identificare questo insieme. Poi, naturalmente, troviamo la potenza del sottoinsieme redditizio di impostazioni. E se è grande rispetto all'insieme originale, l'abbiamo trovato.
Ma per determinare il set iniziale - deve essere una sorta di genetica. Non nel soggetto, in generale.
Approccio logico classico - scomporre le impostazioni per importanza e potenza di impatto (classi come), e combinazioni come se per logica significativo e forte. significativo e debole, non significativo e forte, non significativo e debole. Questo è se 2 classi di impostazioni, se più poi geometrico o peggio con la dimensionalità del numero e il valore esponente ) maledizione... cura per scelta intelligente.
Ho capito come si può allenare una rete neurale "minima" da quasi tutti i pacchetti, che sono progettati per la classificazione o la regressione.
La cosa principale è che il pacchetto permette di accedere e modificare i pesi della rete neurale.
La ricetta è la seguente.
1) addestrare la rete neurale, non importa cosa, la cosa principale è ottenere un modello con pesi
2) scegliere il metodo di ottimizzazione (genetica, muravi, swarming, simulazione di annealing, ecc.)
3) scrivere una funzione di fitness
4) prendere i pesi del neurone e rappresentarli come parametri per l'ottimizzazione
tutti!!! )))
Puoi allenare neuronka per il profitto, o fargli creare una specie di mega indicatore o qualsiasi altra cosa.
Ho capito come si può addestrare un neurone "minimo" da quasi tutti i pacchetti che sono progettati per la classificazione o la regressione.
La cosa principale è che il pacchetto permette di accedere e modificare le scale neurali.
La ricetta è la seguente.
1) addestrare la rete neurale, non importa cosa, la cosa principale è ottenere un modello con pesi
2) scegliere il metodo di ottimizzazione (genetica, muravi, swarming, simulazione di annealing, ecc.)
3) scrivere una funzione di fitness
4) prendere i pesi del neurone e rappresentarli come parametri per l'ottimizzazione
tutti!!! )))
Puoi allenare neuronka a fare un profitto, o fargli creare una specie di mega indicatore o qualsiasi altra cosa.
mytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: MytarmailS: Puoi allenare un neurone a fare profitti, devi insegnargli a non perdere)))) ma c'è un problema: la griglia smette di aprire posizioni per salvare il deposito. ho già provato. ho usato diversi metodi con e senza stop, il risultato è lo stesso, la griglia alla fine decide che il modo migliore per fare profitto è quello di salvare il deposito.
il neurone dell'articolo sta sparando su quello vero.
e come va?