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 2314

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Lopez De Pradoの2冊目が出ましたね、1冊目も良かったのですが。第二弾も楽しみです

 
Vladimir Perervenko:

どのように管理したのですか？

出力寸法は？

ネットワークを予測するときは、レイヤーの重みの状態、レイヤーをマトリクスとして取り出し、そのマトリクスからデータセットを作って「youmap」に送ります。出力は2次元です。

neuralnet" パッケージに含まれるネットワーク
 
mytarmailS:

ネットワークを予測する場合、レイヤーの重みの状態をマトリクスとして取り出し、そのマトリクスからデータセットを作り、「youmap」にするのです。出力は2次元です。

neuralnet" パッケージに含まれるネットワーク

なるほど。何を考えているのか？

ニューラルネットワークの各層を学習する際に、学習データを分割し、交差しない部分を使用することは理にかなっている。(試したことはありませんが、便利だそうです。

グッドラック

 
Vladimir Perervenko:

なるほど。どのような考え方ですか？

学習データを分割し、ニューラルネットワークの各層を学習する際に、重複しない部分を使用することは理にかなっている。(試したことはありませんが、便利だそうです。

グッドラック

私が考えたのは次のようなことです。

1) ある動作（バイ／シート）でニューラルネットワークを学習させる。

2）新しいデータ上のネットワークは多くの間違いを犯すだろう

3）信号処理中にネットワークに発生するパターンを見て、ネットワークの誤った判断と正しい判断を区別できないか、ネットワークの層のパターンをクラスター化したかった......。

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例えば、マウスでグラフ上の領域を選択し、選択した領域のパラメータをコードで取得することができるのですが、R-kaのパッケージはありますか？

 
ニューラルネットワークは、実際の市場でどのように取引するかを学習しています。
BitMEXの小さなリアル口座 です。
ボットは、公共の神経信号で入り、全自動で勝手に閉じます。
デポの30％を超えない範囲で最大限のポーズをとる。
***

現在、最も簡単な初期バージョンで、ストップはありません。）
 
Evgeny Dyuka:
ニューラルネットワークは実際のマーケットで取引をするために学習しています。
BitMEXの小さなリアル口座 です。
ボットは、パブリックニューロン信号で入り、フルオートで勝手に閉じます。
デポの30％以下の最大ポーズ。
***

今、初期は最も簡単なバージョンで、ストップはなく、売り切れになるのを待っている状態です))
アカウントを監視するリンクがどこにあるのかわからない。
 
Evgeny Dyuka:
、アカウント監視のリンクはどこに行ったのでしょうか？

どうやらbotがリンクを削除しているようです。速さで判断する。

 
Valeriy Yastremskiy：

どうやらbotがリンクを削除しているようです。速さで判断する。

ロボットがすぐに除去してくれるはずなのに、10分もそのままでした。
。

このボットの正体を知っている))

 

キャットバストの新機能

不確実性の予測は、私が記事を書いたActive Lerningと似ていて興味深いです。


 
しかし、彼らは、ヌースハウスのナポレオンに聞くのが簡単なように説明する
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