トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1960

[Rorschach]

Rorschach:

1ニューロン、1インプットのグリッドが生成される。170万ダニ。0.618の利益トレード、0.38の期待値。確認したい方は、オリジナルシリーズを送ります。
。

仕組みはまだ理解していませんが、スプレッドを考慮しているようです。

フィルター 0.プロフィットトレードは0.598。期待されるペイオフは0.019である。

フィルター 5．プロフィットトレード 0.79。期待値0.0487。

[Andrey Dik]

ロールシャッハ：

セイバーでフィルタリングしてみました、フィルタの仕組みは完全に理解していませんが、拡散を考慮しているようです。

フィルター 0.プロフィットトレードは0.598。期待されるペイオフは0.019である。

フィルター 5．プロフィットトレード 0.79。期待値0.0487。

何でしょうか、詳細を教えてください。

[Rorschach]

アンドレイ・ディク：

ということですが、もう少し詳しく教えてください。

記事中のSaberは、ティックフィルターを使用して計算を軽減しています。私の理解では、0はスプレッドより小さいスイングを取り除き、5はスプレッドを5pips広げるようなものです。

このようなデータに対するグリッドは、マットの期待値がスプレッドより小さいものの、まだパターンを見ているが、ネットワークは1ニューロン、1入力しかない。

一般的にグリッドは何かを発見した場合、さらに調査することに意味があります。今のところ、これ以上付け加えることはありません。

[Andrey Dik]

ロールシャッハ：

記事中のSaberは、ティックフィルターを使用して計算を軽減しています。私の理解では、0はスプレッドより小さい変動を取り除き、5はスプレッドを5pips広げるようなものです。

このようなデータに対するグリッドは、マットの期待値がスプレッドより小さいものの、まだパターンを見ているが、ネットワークは1ニューロン、1入力しかない。

一般的にグリッドは何かを発見した場合、さらに調査することに意味があります。今のところ、これ以上付け加えることはありません。

おつかれさま

[Rorschach]

ジェレミー・ハワード、Kaggle、アルゴリズム、エキスパートについて

[Maxim Dmitrievsky]

ここでNSのクールなボットに10万円出す人がいた。キャグルのコンテストは彼に任せて...。

しかし、残念なことに彼はただの怠け者だ)

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー

が、ただのファ...ルで残念です...)

(笑) 確かに...。そして間抜けなF...l。

ちなみに、時間を使ったパターンはリアリティテストに合格しませんでした((

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

それは確かに...。また、愚かなf...l.

ちなみにタイムパターンはリアリティテストに合格していない((

私もエースは持っていません。

[Fast235]

マックス、どのくらい複雑なんだ？

[Fast235]

機械学習はどうだろうか？