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 2053

新しいコメント
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

そして、同じデータでcatbustを学習させた結果がこれです（5秒）。

52: learn: 0.7964708test: 0.7848837 best: 0.7860866 (27) total: 604ms remaining: 5.09s

ソースデータセット

学習済みモデル（トレード後半はテストサンプル）。


もちろん、サンプリング（しかもランダム、つまりオーバーサンプリングが必要）によっては、必ずしもそうなるとは限りません。時にはこんな風に。

34: learn: 0.5985972test: 0.5915832 best: 0.5927856 (9) total: 437ms remaining: 5.81s



Maxim、質問があるのですが、グラフの数値は何ですか、収束プロットはしましたか？

 
Alexander Alexeyevich:

マキシム、質問があるのですが、グラフの軸の数値は何ですか？

取引回数、y利益（pips）。

あとはmetaqueにモデルを保存して、彼のテスターでチェックするだけです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

取引回数, y 利益（pips）.

このようなトレードの経験はたくさんあります。

 
ALEXANDER ALEXIEVIC:

前回、ウィザードの話をしたのを覚えていますか？ ペイターノスターで、同じ日にトレーニングに入れました。

ネットワークはメタトレーダーで書かれているのですか？) このテーマについては、すでにコメントしています。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

ネットワークはメタトレーダーで書かれているのですか？) このトピックについては、すでにコメントしています。

metaですでにコメントしていますが、プラス面では)))再学習しない))、ネットワークエラーのグラフを作ってみてください、見てみたいです))。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

そして、同じデータでcatbustを学習させた結果がこれです（5秒）。

52: learn: 0.7964708test: 0.7848837 best: 0.7860866 (27) total: 604ms remaining: 5.09s

ソースデータセット

学習済みモデル（トレード後半はテストサンプル）。


もちろん、サンプリング（しかもランダム、つまりオーバーサンプリングが必要）によっては、必ずしもそうなるとは限りません。時にはこんな風に。

34: learn: 0.5985972test: 0.5915832 best: 0.5927856 (9) total: 437ms remaining: 5.81s

正答率 0.59


時系列を サンプリングする ことは できません、フィッシャーのアヤメとは違います )))

あなたは未来を見ている...サンプリングはトラックのために厳密である、最初に分割し、次にサンプリング する。

逆もまた然り

 
Alexander Alexeyevich:

は、再学習しないのです))) ネットワークのエラーのグラフを作ってみてください、見てみたいです))

再トレーニングに時間がかかるようなアルゴリズムは使えません。


 
mytarmailS:

正しくは0.59


時系列をサンプリングする ことは できません、フィッシャーの虹彩ではありません )))

未来を見ているようだ......サンプリングは厳密にトレースできる、まず分割、そしてサンプリング

逆らうな

正しい結果とはどういう意味でしょうか？

タイムラインではなく、ラベルで表現しています。
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

学習に時間がかかるようなアルゴリズムは使えません。


Akurashi 予測精度のことでしょうか？ loglossは？ テストでは学習しないはずで、エラーはパスの数に関係なく同じはずです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

正しい結果とはどういう意味でしょうか？

時系列サンプリングではなく、ラベルを使用しています。

時系列を 予測するためにネットワークを学習させるというのは、正しく理解しているのでしょうか？

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