L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2404

Nuovo commento
 
Aleksey Nikolayev:

Per esempio, un semplice riqualificazione del modello in cui un nuovo esempio viene aggiunto e quelli obsoleti buttati via.

La presentazione di Vorontsov come illustrazione dell'idea dell'approccio.

 
Aleksey Nikolayev:

La presentazione di Vorontsov come illustrazione dell'idea dell'approccio.

Ottimizzare un esperto al volo usando l'apprendimento automatico: regressione logit

Грокаем "память" рынка через дифференцирование и энтропийный анализ
Грокаем "память" рынка через дифференцирование и энтропийный анализ
  • www.mql5.com
Область применения дробного дифференцирования достаточно широка. Например, алгоритмы машинного обучения, обычно, принимают дифференцированный ряд на вход. Проблема в том, что необходимо вывести новые данные в соответствии с имеющейся историей, чтобы модель машинного обучения смогла распознать их. В данной статье рассматривается оригинальный подход к дифференцированию временного ряда, в дополнении к этому приводится пример самооптимизирующейся ТС на основе полученного дифференцированного ряда.
 

O tutti i tipi di banditi a un braccio e di apprendimento di rinforzo in serie temporali che aggiornano gli stati nel tempo

non funziona nel mercato, ma tu tieni duro.

 
Maxim Dmitrievsky:

O tutti i tipi di banditi a un braccio e di apprendimento di rinforzo in serie temporali che aggiornano gli stati nel tempo

non funziona nel mercato, ma tu tieni duro.

Beh, c'è tutta una serie di cose là fuori, compreso il rilevamento del punto di cambiamento.

Non è difficile trovare qualcosa che non funziona sul mercato - è difficile trovare qualcosa che funziona)

 
Aleksey Nikolayev:

Beh, c'è tutta una serie di cose lì dentro, compreso il rilevamento del punto di cambiamento.

Tutto ciò che non funziona sul mercato non è difficile da trovare - è difficile trovare qualcosa che funziona)

Huh,

qualsiasi cosa

c'è solo un'opzione

;)

 
Maxim Dmitrievsky:

l'apprendimento di rinforzo per le serie temporali che aggiorna gli stati nel tempo nel mercato non funziona

quali sono i metodi più promettenti in MO?

 
Evgeni Gavrilovi:

allora quali sono i metodi più promettenti in MoD?

A seconda dei compiti, penso generativo e sensibile al contesto, in generale.

sono in continua evoluzione, non si sa mai cosa succederà dopo
 
AHAHAHH....
Ho deciso di riconoscere le immagini con lo stocastico, quale metodo MO sarebbe più promettente? )))))
 
Aleksey Nikolayev:

Beh, c'è tutta una serie di cose lì dentro, compreso il rilevamento del punto di cambiamento.

È qualcosa di simile a ciò che è descritto in questo articolo (l'articolo stesso non è molto utile).

 
Aleksey Nikolayev:

Cioè qualcosa come quello che è delineato in questo articolo (l'articolo stesso non è particolarmente utile).

l'idea è generalmente corretta, ma non richiede necessariamente la formazione online nella vita reale, può essere fatto solo nella fase di formazione di base / riqualificazione e poi utilizzato come è

1...239723982399240024012402240324042405240624072408240924102411...3399
Nuovo commento