L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1604
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Ah, quindi stiamo parlando della differenza di performance della rete nell'addestramento e nel test?
Ci sarà sicuramente una perdita - non c'è modo di evitarla
Ci sono due test, interno quando una parte del dataset è selezionata per la convalida, di solito 0,2 ed esterno quando basta prendere un pezzo che la neuro non ha visto. Il risultato del secondo è un mercato reale, se non lo è, allora c'è un errore.
Devo deluderti, ma in effetti il tuo "test per testare" fa parte di un campione insegnabile.
Sputa il rospo
Non lo farò. Pronto a salvare qualcuno che ora sta sbattendo la testa contro il muro cercando di risolvere un altro problema specifico. Ci sono passato, le informazioni che do possono salvare un mese di vagabondaggio nel buio.
Va bene, versa le tue "informazioni".
Va bene, versa le tue "informazioni".
Ci sono solo speculazioni per il pubblico nel canale Telegram, si può tracciare la storia del lavoro lì. Qui vorrei essere sostanziale.
Ok, sputa il rospo.
Qualcuno ha già usato gli script python integrati e la libreria Metatrader5 per Python?
Finora funziona molto velocemente. Lo collegherò al database, lo vedrò più tardi.
Ci sono due test, interno quando viene controllata una parte del dataset, di solito 0,2 ed esterno quando viene presa solo una parte che la neuro non ha visto. Il risultato del secondo è il mercato reale, se non è così, allora c'è un errore.
Eugene Buon pomeriggio, grazie mille, almeno per il fatto che lei è un praticante e non un altro rubbishman di cui ci sono il 95%.... Quello che fai(test su un "terzo" campione) in termini di GMDH si chiama "criterio di potenza predittiva"http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune.
Ricordiamo che le prime pubblicazioni sul GMDH sono iniziate da qualche parte nel 1960 e che l'idea del "tuo know-how" con il testsul "terzo" campione ha già 60 anni)))
Ma voglio notare che l'approccio non invecchia mai, quindi consiglio vivamente di leggere le operedi A.G. Ivakhnenko...
Per esempio la regressione MSUA prende in giro la regressione del moderno algoritmo random forest e tutti i tipi di boosting...
Ora riguardo ai link su Telegram... Non ci ho trovato altro che segnali ma è interessante leggere il tuo approccio e il tuo modo di pensare, Dmitry dice giustamente che si dovrebbe pubblicare qui, anche se in una forma apertamente becera...
Eugene Buon pomeriggio, grazie mille, almeno per il fatto che lei è un praticante e non un altro rubbishman di cui ci sono il 95%.... Quello che fate(test sul "terzo" campione) in termini di GMDH si chiama "criterio di potenza predittiva"http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune
Ricordiamo che le prime pubblicazioni sul GMDH sono iniziate da qualche parte nel 1960 e che l'idea del "tuo know-how" con il testsul "terzo" campione ha già 60 anni)))
Ma voglio notare che l'approccio non invecchia mai, quindi consiglio vivamente di leggere le operedi A.G. Ivakhnenko...
Per esempio la regressione MSUA prende in giro la regressione del moderno algoritmo random forest e tutti i tipi di boosting...
Ora riguardo ai link su telegramma... Non ci ho trovato nulla tranne i segnali, ma è interessante leggere il vostro approccio e modo di pensare, Dmitry dice giustamente che è necessario pubblicare qui, anche se in una forma apertamente becera...
JPrediction utilizza il metodo Ivakhnenko di argomentazione di gruppo. Reshetov Yu. ne ha parlato più di una volta... Il metodo in sé è dispendioso in termini di ore macchina, perché scuote a fondo i dati e non richiede grandi campioni per adattarsi alle realtà attuali.
Chi non mi crede si faccia controllare :-)