트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 923 1...916917918919920921922923924925926927928929930...3399 새 코멘트 Dr. Trader 2018.05.17 20:11 #9221 알렉세이 비아즈미킨 : 이제 모델 학습을 위한 데이터를 보고 트리 매개변수를 찾는 연습을 하고 싶었습니다. 하지만 파일을 찾지 못했고 여기에서 약 20페이지를 잃어버렸습니다. 여기에 다시 부착하시겠습니까? Aleksey Vyazmikin 2018.05.17 21:59 #9222 박사 상인 : 이제 모델 학습을 위한 데이터를 보고 트리 매개변수를 찾는 연습을 하고 싶었습니다. 하지만 파일을 찾지 못했고 여기에서 약 20페이지를 잃어버렸습니다. 여기에 다시 부착하시겠습니까? 물론, 할 수 있습니다. 부분적으로 수행해야 합니다(서버에 버그가 있음), 필터 세트 - 구매/판매할 수 없는 위치 결정, MaloVhodov 세트 - 상당한 수익을 위한 추세 항목, MnogoVhodov 세트 - 모두 수익성이 없는 항목을 제외한 항목. 나는 나무에게 선택에서 벗어나도록 가르칠 수 없다. MaloVhodov 세트에 성공적으로 영향을 미친 예측 변수 중 대상 -1은 다음을 식별했습니다. arr_iDelta_H4 arr_iDelta_D1 arr_iDelta_MN1 arr_TimeH arr_Den_Nedeli arr_iDelta_Max_D1 arr_iDelta_Min_D1 arr_Regressor arr_LastBarPeresekD_Down arr_LastBarPeresekD_Up_M15 arr_LastBarPeresekD_Down_M15 arr_DonProc_M15 파일: Filter.zip 3502 kb Machine learning in trading: 엘리엇 파동 이론에 기반한 양적 거래 (Quantitative trading) Aleksey Vyazmikin 2018.05.17 22:00 #9223 계속 설정됨 - MaloVhodov 파일: MaloVhodov.zip 3471 kb Aleksey Vyazmikin 2018.05.17 22:02 #9224 계속 설정됨 - MnogoVhodov 파일: MnogoVhodov.zip 3500 kb Maxim Dmitrievsky 2018.05.18 06:29 #9225 하나. https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-iq-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287 2. https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9 아마도 기사에 대한 Vladimir에게 유용할 것입니다. 연속 작업의 경우 DDPG 이전의 모든 것은 관련이 없습니다. 제한된 수의 상태/전환에 대한 표 형식 방법이 있습니다. Introduction to Various Reinforcement Learning Algorithms. Part I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG) 2018.01.12黃功詳 Steeve Huangtowardsdatascience.com Reinforcement Learning (RL) refers to a kind of Machine Learning method in which the agent receives a delayed reward in the next time step… Vladimir Perervenko 2018.05.18 07:48 #9226 막심 드미트리예프스키 : 하나. https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-iq-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287 2. https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9 아마도 기사에 대한 Vladimir에게 유용할 것입니다. 연속 작업의 경우 DDPG 이전의 모든 것은 관련이 없습니다. 제한된 수의 상태/전환에 대한 표 형식 방법이 있습니다. 고맙습니다. 북마크 해놨어 앙상블로 끝내고(또 글) RL 준비할게 행운을 빕니다 Aleksey Vyazmikin 2018.05.18 11:12 #9227 막심 드미트리예프스키 : 증거: 교육 후 다음 일정 테이블이 있습니다. (04.01 OOS부터) 노란색으로 강조 표시된 7번째 에이전트는 오류가 가장 적습니다. 그를 제외한 모든 사람을 버리고 다음을 봅시다. 결과가 향상되었습니다. 시원한! 이제 (하루 이틀? 더 일찍? 어떻게 될까요...) 한 가지 아이디어를 끝내고 기사 작업을 시작하겠습니다! Maxim Dmitrievsky 2018.05.18 11:15 #9228 알렉세이 비아즈미킨 : 시원한! 이제 (하루 이틀? 더 일찍? 어떻게 될까요...) 한 가지 아이디어를 끝내고 기사 작업을 시작하겠습니다! 내가 의사 소통 한 사람들은 아이디어를 제공하지 않고 단순히 그들이 준 것을 사용했기 때문에 좋을 것입니다. 브레인스토밍은 항상 도움이 됩니다 Renat Akhtyamov 2018.05.18 14:18 #9229 박사 상인 : Max에게 TS 신호를 뒤집는 방법을 가르쳐주세요 :) 그리고 그의 파운드는 엄밀히 말하면 적자이고 반대로 거래는 흑자일 것입니다. 내가 알기로는 NS는 자체 최적화된 TS입니다. 그러나 견적자는 여전히 TS가 어디에서 매수하고 어디에서 매도할지를 미리 알고 있습니다. 그래서 모든 것이 계획에 따라 진행되고 뒤집습니다. 뒤집지 마십시오. 쓸모가 없습니다. Maxim Dmitrievsky 2018.05.18 14:56 #9230 레나트 아크티아모프 : 그러나 견적자는 여전히 TS가 어디에서 매수하고 어디에서 매도할지를 미리 알고 있습니다. 알고 계셨나요? 1...916917918919920921922923924925926927928929930...3399 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
이제 모델 학습을 위한 데이터를 보고 트리 매개변수를 찾는 연습을 하고 싶었습니다. 하지만 파일을 찾지 못했고 여기에서 약 20페이지를 잃어버렸습니다. 여기에 다시 부착하시겠습니까?
이제 모델 학습을 위한 데이터를 보고 트리 매개변수를 찾는 연습을 하고 싶었습니다. 하지만 파일을 찾지 못했고 여기에서 약 20페이지를 잃어버렸습니다. 여기에 다시 부착하시겠습니까?
물론, 할 수 있습니다. 부분적으로 수행해야 합니다(서버에 버그가 있음), 필터 세트 - 구매/판매할 수 없는 위치 결정, MaloVhodov 세트 - 상당한 수익을 위한 추세 항목, MnogoVhodov 세트 - 모두 수익성이 없는 항목을 제외한 항목.
나는 나무에게 선택에서 벗어나도록 가르칠 수 없다. MaloVhodov 세트에 성공적으로 영향을 미친 예측 변수 중 대상 -1은 다음을 식별했습니다.
arr_iDelta_H4
arr_iDelta_D1
arr_iDelta_MN1
arr_TimeH
arr_Den_Nedeli
arr_iDelta_Max_D1
arr_iDelta_Min_D1
arr_Regressor
arr_LastBarPeresekD_Down
arr_LastBarPeresekD_Up_M15
arr_LastBarPeresekD_Down_M15
arr_DonProc_M15
하나.
https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-iq-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287
2.
https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9
아마도 기사에 대한 Vladimir에게 유용할 것입니다. 연속 작업의 경우 DDPG 이전의 모든 것은 관련이 없습니다. 제한된 수의 상태/전환에 대한 표 형식 방법이 있습니다.
하나.
https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-iq-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287
2.
https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9
아마도 기사에 대한 Vladimir에게 유용할 것입니다. 연속 작업의 경우 DDPG 이전의 모든 것은 관련이 없습니다. 제한된 수의 상태/전환에 대한 표 형식 방법이 있습니다.
고맙습니다. 북마크 해놨어 앙상블로 끝내고(또 글) RL 준비할게
행운을 빕니다
증거:
교육 후 다음 일정 테이블이 있습니다. (04.01 OOS부터)
노란색으로 강조 표시된 7번째 에이전트는 오류가 가장 적습니다. 그를 제외한 모든 사람을 버리고 다음을 봅시다.
결과가 향상되었습니다.
시원한! 이제 (하루 이틀? 더 일찍? 어떻게 될까요...) 한 가지 아이디어를 끝내고 기사 작업을 시작하겠습니다!
시원한! 이제 (하루 이틀? 더 일찍? 어떻게 될까요...) 한 가지 아이디어를 끝내고 기사 작업을 시작하겠습니다!
내가 의사 소통 한 사람들은 아이디어를 제공하지 않고 단순히 그들이 준 것을 사용했기 때문에 좋을 것입니다.
브레인스토밍은 항상 도움이 됩니다
Max에게 TS 신호를 뒤집는 방법을 가르쳐주세요 :)
그리고 그의 파운드는 엄밀히 말하면 적자이고 반대로 거래는 흑자일 것입니다.
내가 알기로는 NS는 자체 최적화된 TS입니다.
그러나 견적자는 여전히 TS가 어디에서 매수하고 어디에서 매도할지를 미리 알고 있습니다.
그래서 모든 것이 계획에 따라 진행되고 뒤집습니다. 뒤집지 마십시오. 쓸모가 없습니다.
그러나 견적자는 여전히 TS가 어디에서 매수하고 어디에서 매도할지를 미리 알고 있습니다.