트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 236

[mytarmailS]

산산이치 포멘코 :

반전이란? ZZ와 같은 하나의 바?

네, 한 바.

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS :
네, 한 바.

그리고 내가 위에 쓴대로 취한다면?

ZZ를 가져와 매개변수를 설정합니다(예: 50핍). 우리는 건설하고 있습니다. 실제 차트에서 50핍 ZZ 반전은 50핍 설정에서 매우 드뭅니다. 반전 전과 50핍 경계로 반전한 후 이를 이전 반전으로 표시합니다...

70핍의 매개변수를 사용하여 ZZ를 만들고 경계를 50핍으로 설정하면 이전 경우보다 "반전"으로 표시된 막대가 훨씬 더 많이 표시됩니다.

추신.

저는 이 주제에 대해 협력했습니다. 제대로 된 모델을 만드는 것은 불가능했습니다. 그러나 이 실패를 아이디어 자체가 틀렸다는 증거로 받아들일 수는 없습니다. 단지 특정한 경우일 뿐입니다.

[mytarmailS]

누적 랜덤에 대해 RF를 가르쳤습니다.

이 무작위는 다음과 같습니다.

누가 가격에서 구별 할 것인가 ???

목표 반전

하향 반전은 이전 포인트가 10개 이상이고 다음 포인트가 20개 이상인 포인트입니다.

실제 인용문을 기반으로 무작위로 학습된 모델의 작업을 확인합니다.

동일한 모델 모델을 여러 번 훈련(시도)하고 거래에서 여러 번 테스트했습니다.

RTS 도구

가격에 대해 중간 가격을 취했습니다. (높은 + 캐치) / 2

stop과 take는 동일합니다 - 50 틱

커미션이 고려되므로 실제로 테이크는 중지보다 적습니다.

멈춤은 고정되고 아무것도 움직이지 않고 그냥 벙어리 템플릿, 벙어리 TS

샘플 시간

테스트 DVD

트리스 샘플

샘플 4

등등 등등....

학습 코드

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS :
네, 한 바.

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ZZ 상단 전 1-2마디 및 후 1-2마디. 다른 모델을 사용해야 합니다.

Deep NN 훈련에는 두 단계가 있습니다.

1. 가능한 한 많은 레이블이 지정되지 않은 데이터 집합에 대해 교사 없이 사전 교육(5-6,000개의 막대를 사용함) 및

2. (1-2) 막대의 상단 근처에서만 더 작은 샘플을 조정합니다.

전체 샘플을 구동할 때보다 결과가 더 좋습니다.

행운을 빕니다

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS :

누적 랜덤에 대해 RF를 가르쳤습니다.

그렇게 보인다 :

누가 가격에서 구별 할 것인가 ???

목표 반전

하향 반전은 이전 포인트가 10개 이상이고 다음 포인트가 20개 이상인 포인트입니다.

실제 인용문을 기반으로 무작위로 학습된 모델의 작업을 확인합니다.

동일한 모델 모델을 여러 번 훈련(시도)하고 거래에서 여러 번 테스트했습니다.

RTS 도구

가격에 대해 중간 가격을 취했습니다. (높은 + 캐치) / 2

stop과 take는 동일합니다 - 50 틱

커미션이 고려되므로 실제로 테이크는 중지보다 적습니다.

멈춤은 고정되고 아무것도 움직이지 않고 그냥 벙어리 템플릿, 벙어리 TS

샘플 시간

테스트 DVD

트리스 샘플

샘플 4

등등 등등....

학습 코드

그렇다면 왜 실제 인용문에 있지 않습니까?

[mytarmailS]

블라디미르 페레르벤코 :
그렇다면 왜 실제 인용문에 있지 않습니까?

나는 지금 사진을 찍고 있다

[mytarmailS]

이제 정확히 동일한 모델 (동일한 매개변수를 가진 모델) 이 실제 따옴표를 인식하고 무작위가 아닌 실제 따옴표에 대해서도 훈련하는 방법

하나

2

삼

4

한 번 더 명확히 하자면

첫 번째 경우 모델은 무작위로 학습되었고 실제 견적으로 테스트되었으며 사진은 실제 견적으로 거래되는 것을 보여줍니다.

두 번째 경우에 모델은 실제 데이터에 대한 거래에서 훈련되고 테스트되었습니다.

[Jaws]

마법사_ :
왜 묻지 않았는지 다들 아실 겁니다. 당신이 요청하고 훈련하는 것뿐이며 연금술은 없습니다. 메트릭은 물론 아마추어이며 일반적으로 사용하지 않습니다.

프로세스가 있습니다. 이렇게 보입니다. 그리고 하나 또는 여러 모델을 훈련시키는 것은 모두의 선택입니다))) 이 스레드의 많은 사람들이 이 작업에 아주 잘 대처할 것이라고 생각합니다...

어떤 모델인지, 퍼셉트론인지, 숲인지 물어봤다. 그러나 당신이 말한 요점은 교차 엔트로피를 가르쳤습니다.

[mytarmailS]

mytarmailS :

이제 정확히 동일한 모델 (동일한 매개변수를 가진 모델) 이 실제 따옴표를 인식하고 무작위가 아닌 실제 따옴표에 대해서도 훈련하는 방법

아무도 댓글을 달지 않았습니까?

개인적으로 미친듯이..

[ivanivan_11]

mytarmailS :

아무도 댓글을 달지 않았습니까?

개인적으로 미친듯이..

그래서 뭐? 분명히 모든 것이 나쁘다? 매수 후 보유 시장을 이길 수는 없었습니다.