L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1905
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Numero di passaggio+Differenza tra la funzione di stima diretta e la funzione iperbolica (dovrebbe diminuire)+Generalità generale+L'ultima massima generalizzabilità (stronzate tecniche puramente per te)
Max, stai davvero facendo incazzare la gente, ma soprattutto stai facendo incazzare te stesso. Ricorda nel mercato la cosa principale è non ingannare te stesso......
Lo faccio ... ed è quello che faccio ...
perché si tratta di dati clusterizzati... tutto è già buono lì
è esattamente quello che sto facendo.
Bene guarda Maxim, prima di tutto abbiamo dovuto livellare le classi tra 1 e 2, dove nell'obiettivo 0=2 cluster.
Nell'array Mv0[q] è necessario alimentare esattamente quegli ingressi, che sono indicati dal numero //10
Allegato un file di allenamento formattato dove la prima riga li numera in ordine. Non è piccolo, lo capirete. E sto aspettando una foto in studio...
Bene guarda Maxim, prima di tutto abbiamo dovuto livellare le classi tra 1 e 2, dove nell'obiettivo 0=2 cluster.
Nell'array Mv0[q] bisogna inserire esattamente gli ingressi che sono indicati dal numero //10
Allegato un file di allenamento formattato dove la prima riga li numera in ordine. Non è piccolo, lo capirete. E sto aspettando una foto in studio...
Dimmi che tipo di errori hai
Allora ti manderò un set di dati più complicato, questo è molto semplice.
Non ho bisogno del codice, ho la stessa cosa di Reshetov, ma in python. Dà subito il codice mql.
Dovrò modificare il vostro per molto tempo, sono troppo pigro.
Per favore ditemi come trovare un ordine con un profitto massimo (mql4).
Grazie mille.
Ditemi voi che tipo di errori avete.
Ti manderò un set di dati più complicato più tardi, è molto semplice.
Non ho bisogno del codice, ho la stessa cosa di Reshet, ma in python. Dà subito il codice mql.
Dovrò modificare il vostro per molto tempo, sono troppo pigro.
Ad essere onesti, quando stavo eseguendo il tuo file pensavo di avere un errore nel calcolo del punteggio, ma ora ho caricato il mio e tutto è andato a posto
Il secondo numero dovrebbe tendere a zero, il terzo a 100 il quarto fissa il terzo con il secondo meno. Ecco com'è una vera strategia che funziona. Quello che hai scaricato, Maxim, mi fa pensare di dare un'occhiata. È impossibile ottenere un modello di tale qualità in un'area in cui abbiamo solo 24 vettori inconoscibili e 550 in totale. Ho 58 vettori in questa immagine e posso raggiungere il livello dell'87% (terza cifra) con un peccato. Il punto è che quando ottieni un risultato alle stelle, ti dà da pensare. Che importa se impara bene, ma smette di funzionare su nuovi dati. È importante lavorare con nuovi dati, ma non tutto questo.....
Gli errori in alto sono commentati, le funzioni polinomiali stesse vengono estratte da questo file, non dimenticare le funzioni sigmoide e signum, signum fa il legame di due polinomi in un commit, sigmoide è la funzione di attivazione.
Eccone uno. Ci sono solo 12 schede, non 24.
Ho degli errori
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
Ecco uno di questi. Ci sono solo 12 schede, non 24.
Ho degli errori
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
Quindi naturalmente non sono tutti utilizzati. Aggiungendo ogni ingresso si raddoppia il tempo. Il mio quad core tira un massimo di 11 ingressi. Ho ottimizzato il tuo file da cima a fondo....
Ho capito, sei un ottimizzatore... non so cosa stai scrivendo)