L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2221
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Beh, va bene anche senza casualità)
Non ho ancora capito qual è il suo ruolo lì
Fare segni, mi sembra più normale che zigzagare o Dio sa cosa
non so... forse non capisco.
Non so... forse non capisco qualcosa.
aspetta, arrivo subito.
Entrare splendidamente
se stiamo ancora parlando di gusti,
Comunque... ho fatto
non ha addestrato ancora nulla, ma visivamente, non vedo nulla di sbagliato
psa è sui segni di un 5 comp
e con dati simulati
Comunque... ho fatto
Non ho ancora allenato nulla, ma visivamente non vedo nulla di sbagliato.
La rsa mostra segni di una 5 comp.
e con dati simulati.
gli ammassi sono più densi, almeno. Dovrebbero esserci meno emissioni.
Gli ammassi sono più densi, a dir poco. Ci dovrebbero essere meno emissioni.
Dobbiamo provarlo...
Se i prezzi non normalizzati sono sottoposti a rsa, allora si può vedere la differenza
ma non ha senso usare quelli non classificati
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.
Tutto è stato pensato da tempo! Vedere il pacchetto R - "automl"!