트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1812

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알렉세이 비아즈미킨 :

오랫동안-이 정도입니다-적어도 반년 이상 작동하는 모델이 있습니다. 나는 약 한 달 전에 오래된 파일 아카이브를 정리할 때 이것을 발견했습니다. 모델을 가져갔고 작동했지만 이제는 어떻게 훈련되었는지 모르겠습니다. CatBoost 모델입니다.

또 다른 예 - 나는 또한 2014-2018 샘플에서 수집된 대부분의 잎을 기반으로 구축했으며, 필터로 사용되는 2020년 2월 나무는 2020년에 잘 작동합니다.

그러나 나는 감히 모든 것에 돈을 투자하지 않았습니다. 그리고 이것은 내 실수입니다.

이제 나는 오랫동안 기준에 도달하면 모든 것이 무너질 것이라는 생각에 사로 잡혀 있습니다.

이 모델을 사용하여 모든 진입점에서 선택 항목을 만들고 모든 종류의 지표를 거기에 던지고 거래에 들어갈지 여부를 결정할 다른 모델을 훈련시키십시오.

 
mytarmailS :

이 모델을 사용하여 모든 진입점에서 선택 항목을 만들고 모든 종류의 지표를 거기에 던지고 거래에 들어갈지 여부를 결정할 다른 모델을 훈련시키십시오.

이 방법의 경우 초기 샘플이 약 15k 행이기 때문에 표시기가 충분하지 않으며 나중에 활성화하면 5-6k 입력이 있을 것이므로 이것에서 배우는 것은 그다지 좋지 않지만 제 방법은 볼륨 샘플을 변경 하지 않고 학습을 계속할 수 있습니다.

훈련 중에 어떤 지표라도 한 번에 던지는 것이 낫다고 생각합니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

이 방법의 경우 초기 샘플이 약 15k 행이기 때문에 표시기가 충분하지 않으며 나중에 활성화하면 5-6k 입력이 있을 것이므로 이것에서 배우는 것은 그다지 좋지 않지만 제 방법은 볼륨 샘플을 변경하지 않고 학습을 계속할 수 있습니다.

훈련 중에 어떤 지표라도 한 번에 던지는 것이 낫다고 생각합니다.

전 후가 더 좋은 것 같아요

 

나는 오랫동안 스레드를 읽었으며 대화에 간섭하지 않습니다.

솔직히 말해서 어떤 시장 모델을 NN을 분석하고 교육하는지 아직도 이해하지 못합니까? 양초, 체커, 지표 또는 이들의 조합을 기반으로 합니까? 아니면 다른 사람들에게 알려지지 않은 비밀스러운 것이 있습니까?

시장 모델은 항상 알파벳의 글자 모양과 같으며 앞으로도 그럴 것입니다. 글꼴은 다를 수 있지만 인식은 일정합니다. 관심이 있으시면 이 주제에 대해 더 이야기할 수 있습니다. 내 질문에 답한 후.

 
울라지미르 이제르스키 :

나는 오랫동안 스레드를 읽었으며 대화에 간섭하지 않습니다.

솔직히 말해서 어떤 시장 모델을 NN을 분석하고 교육하는지 아직도 이해하지 못합니까? 양초, 체커, 지표 또는 이들의 조합을 기반으로 합니까? 아니면 다른 사람들에게 알려지지 않은 비밀스러운 것이 있습니까?

시장 모델은 항상 알파벳의 글자 모양과 같으며 앞으로도 그럴 것입니다. 글꼴은 다를 수 있지만 인식은 일정합니다. 관심이 있으시면 이 주제에 대해 더 이야기할 수 있습니다. 내 질문에 답한 후.

99%의 사례에서 여기 모델은 NN 자체를 의미합니다.

당신의 제품은 아름답습니다, 나는 당신의 시장 접근 방식이 좋습니다

 
mytarmailS :

99%의 사례에서 여기 모델은 NN 자체를 의미합니다.

당신의 제품은 아름답습니다, 나는 당신의 시장 접근 방식이 좋습니다

mytarmailS :

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당신의 제품은 아름답습니다, 나는 당신의 시장 접근 방식이 좋습니다

칭찬 감사합니다만 그건 답이 아닙니다.

토끼가 아니라 NN을 가르치는 것이 분명합니다.)((

 
울라지미르 이제르스키 :

칭찬 감사합니다만 그건 답이 아닙니다.

토끼가 아니라 NN을 가르치는 것이 분명합니다.)((

아하))

예, 대답이 아니라면 다른 것을 듣고 싶습니까?


배움의 징조가 있다

표시기, 양초, 시간 등 모든 것이 있을 수 있습니다. 룰, 타국회 ... 그 다음에는 뭐든지 원하고 소란을 피우는 사람 ....

목표가 있습니다. 이것이 우리가 가르치고자 하는 것입니다.

우리는 NS를 훈련하고 바닥은 과학적 NS이며 모델이라고합니다 ...

모델이란 시장, 그 법칙 등에 대한 수학적 설명과 같이 완전히 다른 것을 의미한다고 생각합니다. 하지만 여기에서 모델이란 위에서 설명한 것과는 다른 것을 의미합니다.

 
mytarmailS :

아하))

예, 대답이 아니라면 다른 것을 듣고 싶습니까?


배움의 징조가 있다

표시기, 양초, 시간 등 모든 것이 있을 수 있습니다. 룰, 타국회 ... 그 다음에는 뭐든지 원하고 소란을 피우는 사람 ....

목표가 있습니다. 이것이 우리가 가르치고자 하는 것입니다.

우리는 NS를 훈련하고 바닥은 과학적 NS이며 모델이라고합니다 ...

모델이란 시장, 그 법칙 등에 대한 수학적 설명과 같이 완전히 다른 것을 의미한다고 생각합니다. 하지만 여기에서 모델이란 위에서 설명한 것과는 다른 것을 의미합니다.

예, 당신의 전문 용어를 피웠습니다. 기능은 모델이 아니라 모델 구성 요소 집합입니다.

그러나 신경망을 훈련시키기 전에 훈련할 수 있는 스마트 세트인 세트가 있어야 합니다. 결국, 당신은 당신이 바보처럼 가르치지 않는다는 것을 알고 있지만 늑대는 더 긴 꼬리를 가지고 있습니다.

 
울라지미르 이제르스키 :

예, 당신의 전문 용어를 피웠습니다. 기능은 모델이 아니라 모델 구성 요소 집합입니다.

그러나 NN을 훈련시키기 전에 훈련할 수 있는 스마트 세트인 세트가 있어야 합니다. 결국, 당신은 당신이 바보처럼 가르치지 않는다는 것을 알고 있지만 늑대는 더 긴 꼬리를 가지고 있습니다.

Uh-huh 훈제 맞아)

글쎄, 우리가 바보를 가르치는 동안), 당신은 모든 것을 올바르게 이해합니다 ...

기호 또는 그 합계는 대상과 관련되어야 합니다. NN은 단순히 이러한 복잡한 관계를 찾습니다. 대상과 관련이 없는 데이터를 어떤 식으로든 넣으면 쓰레기를 얻게 됩니다.

 
mytarmailS :

Uh-huh 훈제 맞아)

글쎄, 우리가 바보를 가르치는 동안), 당신은 모든 것을 올바르게 이해합니다 ...

기호 또는 그 합계는 대상과 관련되어야 합니다. NN은 단순히 이러한 복잡한 관계를 찾습니다. 대상과 관련이 없는 데이터를 어떤 식으로든 넣으면 쓰레기를 얻게 됩니다.

그래서. 나는 이것을 이해한다. 그러나 국회의 훈련은 두 번째 단계이다. 바보를 고문하고 표시에주의를 기울이지 않는 이유는 무엇입니까? 결국 이것은 기본이고 후속은 기본에 따라 다릅니다.

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