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 2235

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Valeriy Yastremskiy：

シュレーディンガーは長い間失敗している、今日私はmatlab上のグラフェン構造における非線形スピン波の数値シミュレーションに関する学位論文の彼のレビューを読んで、もちろんシュレーディンガーが使用されていますが、すでに彼が失敗したことを指摘）））））。

一般的に、私は長い間驚いていた、学会は金融であり、量子コンピュータ、CERN、Dubnaの話）しかし、今日私はちょうど驚いた）大学院で私の子供（私の）、彼は質問をした、とネットワークはPythonで書いているのですか？）それは反問されています）。

かすかな噂では、現在ロシアの数学は、物理数学科（高等経済学校）がリードしており、モスクワ大学の機械学部は、最近、大きく見切りをつけているそうだ。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

ロシアでは今、数学では物理学と高等教育（HSE）が上位を占め、モスクワ大学のメカマティクス学科は最近ずいぶん落ちてきたと、ちらっと聞いたことがあります。

対象ではありませんが、一般的であれば悪いことです）。そして、羊たちの間で．ファイステックも負けてはいないようです。HSEとMSUについては、私はよく知らないので、知り合いが数人いることは指標になりません))))

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

マジで...この奇妙な現象は俺の脳を破壊する。tracktestではno spreadが正常に機能する。

を使うと、サーキットではうまくいっても、テストでは壊れてしまう。テストでは、スプレッドのティックによって利益にならないのは、何がそんなに違うのだろう...。

ロジックに何らかのバグがあるようです。

昨夜、ターゲットに「取引しない」クラスをもう一つ追加しました。

    for i in range(dataset.shape[0] - max):
        rand = random.randint(min, max)
        curr_pr = dataset['close'][i]
        future_pr = dataset['close'][i + rand]

        if future_pr  - curr_pr < -25*POINT:
            labels.append(1.0)
        elif future_pr - curr_pr > 25*POINT:
            labels.append(0.0)
        else:
            labels.append(2.0)

はテスターを書き直しましたが、結局まともな結果も出ません。そして、私にとっての集大成は、C++のsave_modelメソッドがマルチクラスモデルをサポートしていないことでした、ドッグ。とにかく、条件から判断して行き詰まりましたね。

 
welimorn:

昨夜、ターゲットに「取引しない」クラスをもう一つ追加しました。

は、テスターを書き直したが、取るに足らないほどまともな結果を見つけることさえ何もせずに終わってしまった。そして、私にとっての集大成は、C++のsave_modelメソッドがマルチクラスモデルをサポートしていないことでした、ドッグ。要するに、条件からして、行き止まりの分岐.

取引を許可/禁止 する別のクラシファイア以上

が、それは本当にあまり意味がありません、私はそれを調べました )

 

また、このような最適化ソリューションもあります。


 
Aleksey Vyazmikin：

また、このような最適化ソリューションもあります。


見てみます、何か役に立つことがあるかもしれません。
 
Aleksey Vyazmikin：

また、このような最適化ソリューションもあります。

なぜ、そこまで最適化にこだわるのですか？

 
mytarmailS:

なぜ、そんなに最適化にこだわるのですか？

これは勾配誤差補正の代わりとなるものです。確かに機能が増えればコンピューティングパワーが必要ですが、崩れた機能については大丈夫なのかも...。

 
Aleksey Vyazmikin：

これは勾配誤差補正の代わりとなるものです。確かに機能が増えれば処理能力も上がりますが、崩れた機能には有効かもしれませんね...。

ネットワークを鍛えているのか？

 
mytarmailS:

は、ネットワークを鍛えているのでしょうか？

ブーストもグラデーションを使用します。これはあくまで、MOに適した知識や方法を広げるための情報です。

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