L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 71
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È inutile cercare di convincere le persone a passare a un altro software. È psicologicamente difficile, lo so per esperienza personale e l'ho osservato molte volte su altri. Per esempio, quando lavoravo in un'organizzazione, hanno installato nuovi computer e lanciato Windows. Ma la gente non padroneggiava Word ed Excel, lanciava MS-DOS e usava l'editor di testo Lexicon per compilare tutti i documenti, comprese le tabelle.
Affinché la migrazione di massa verso altri software abbia inizio, deve essere dimostrato un risultato concreto, per esempio sotto forma di un segnale redditizio. Quando ho creato un AfterEffects Expert Advisor, ho anche lanciato un segnale per esso su una demo. Gli utenti hanno visto il profitto e hanno iniziato a scaricare l'Expert Advisor. Attualmente, le pagine che descrivono l'ottimizzazione di AfterEffects sono le più visitate secondo le statistiche, anche se il segnale è stato disattivato da molto tempo. A quanto pare, qualcuno ha eseguito l'Expert Advisor nel trading, ha guadagnato profitto e ha dato consigli agli altri.
Lo stesso deve essere fatto con jPrediction. Costruire un pacchetto jPrediction completamente automatizzato con MetaTrader, ottenere profitti almeno sulla demo, eseguire il segnale, fare un'istruzione per gli utenti. E poi verranno sempre più persone.
OMG....
Quando ho scritto che ho fatto come te ma ho ottenuto zero risultati, hai detto che dovevi preparare i dati correttamente cosa intendi puoi spiegare?
. Aspettate e durante il fine settimana preparerò un trattato sulla classificazione e su come si differenzia dalla previsione. Questa è la cosa più importante!!!!!
Non ha senso, la trasformazione con i dati è effettiva per l'ottimizzatore Reshetov, e come la vostra rete è implementata, non ne ho idea, quindi non ha senso dire qualcosa..... Aspettate e nel fine settimana preparerò un trattato sulla classificazione e su come si differenzia dalla previsione. Questa è la cosa più importante!!!!! Capire cosa può e non può fare la rete. Mi stupisce quando alcuni strambi dicono: "Mettiamo tutto quello che abbiamo in rete e lasciamo che sia lui a decidere di cosa ha bisogno". Divertente.... Questo approccio fallisce, perché ogni aggiunta di un input porta un cambiamento radicale nel modello, ed è abbastanza possibile che aggiungendo qualche input si peggiori il modello..... Ma la cosa più importante è capire la differenza tra predizione e classificazione. Questi ragazzi sono cose MOLTO diverse... totalmente......
Kolkhoz. Sia il classificatore che il regressore sono la stessa cosa. Prevedono. Solo un classificatore produce una categoria. Un regressore produce un valore continuo.
Più che altro un asilo nido.
La classificazione è essenzialmente la stessa cosa della regressione. Ma differiscono nei dettagli.
Il risultato della risoluzione di un problema di regressione è la previsione.
Il risultato di un problema di classificazione è prevedere.
Penso che conosciate la differenza tra questi due concetti.
Buona fortuna
C'è un modo per caricare un modello ternario in un file e usarlo in MKUL nel prossimo futuro?
Ora ho finito il generatore di codice per l'offloading del modello di classificatore ternario in Java. Lo testerò per vedere se funziona. Poi lo farò per mql - ci sono alcune differenze, per esempio, in mql manca la funzione Math.signum(). Allora penso che dovrò fare anche la generazione del codice del modello per R, perché le cifre locali non capiscono altro.
Più che altro un asilo nido.
La classificazione è essenzialmente la stessa cosa della regressione. Ma hanno differenze nei dettagli.
Il risultato della risoluzione di un problema di regressione è la previsione.
Il risultato di un problema di classificazione è prevedere.
Penso che conosciate le differenze tra i due.
Buona fortuna
Diciamo che le sottigliezze linguistiche non sono così importanti. Di solito solo per la regressione la parola previsione è appropriata, ma in generale si può legittimamente dire prevedere.
Il punto - sì - è che questi approcci sono essenzialmente la stessa cosa. E si può fare un classificatore di regressione (valori positivi - categoria A, negativi - categoria B). E da un classificatore - se ci sono molti livelli - si può fare una previsione di regressione.
Stronzate. Sia il classificatore che il regressore sono gli stessi. Prevedono. Solo un classificatore genera una categoria. Mentre un regressore produce un valore continuo.
Diciamo che le sottigliezze linguistiche non sono così importanti. Di solito solo la parola previsione è appropriata per la regressione, ma in generale si può legittimamente dire anche prevedere.
Il punto - sì - è che questi approcci sono essenzialmente la stessa cosa. E si può fare un classificatore di regressione (valori positivi - categoria A, negativi - categoria B). E da un classificatore - se ci sono molti livelli - si può fare una previsione di regressione.
Non si tratta affatto di sottigliezze linguistiche.
Previsione - previsione di un valore continuo con un intervallo di confidenza.
Predict - previsione di una classe/categoria o probabilità di una classe/categoria prevista.
Dalla regressione si può "fare" un classificatore, il contrario non è vero.
Buona fortuna