Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 853
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Ei, ouçam, espertalhões!!!! Tem a coragem de resolver o meu problema?
Porque é que precisamos das suas tarefas? Nós já temos o suficiente))
Você sabe o que está dizendo?????
A panela não está a cozinhar nada?
Porque é que precisamos das suas tarefas? Já temos o suficiente dos nossos).
seu idiota de papelão.... Esta tarefa é uma KEY!!!!
Seu idiota de papelão.... Esta tarefa é KEY!!!!
Isso depende. Pode ser a chave para ti. Decide, querida.
Leva-me às lágrimas ver que continuas a captar a importância dos preditores para alguns pedaços da história do mercado. Porquê? É uma profanação de métodos estatísticos.
Porquê? A tua pergunta soa exactamente como se não fosse isso. ???? Eu digo-te porquê 12 de Janeiro de 2010
Porque é suficiente selecionar da variedade de dados de entrada exatamente o que fomos capazes de determinar com a ajuda de métodos estatísticos e cálculo da entropia de VI, etc. Nós demos a entrada exatamente o que é importante para a saída. Portanto, este pré-processamento apenas conclui que existe algum tipo de correlação entre entrada e saída. Só esta!!!! Sim, estas cinco entradas têm uma relação com a saída. Mas qual é exactamente essa dependência? Isto é o que o sistema de IA e os optimizadores procuram. E após os modelos obtidos estimamos como mostra a figura e encontramos o modelo que funciona. Então qual modelo na minha foto está a funcionar A? Б ? C? Ou D?
Uma rede neural não é um caixote do lixo, você pode colher o que você coloca nela. Surpreende-me que não soubesses que até agora, 12 de Setembro de 2009.
Isso é uma questão de opinião. Tu podes ser a chave. A decisão é tua, querida.
Então também é a chave para ti, não percebes mesmo, pois não? Esse é o teu problema. Você não quer ouvir o que lhe dizem....
Porquê? A tua pergunta soa exactamente assim, não soa. ???? Eu digo-te porquê 12 de Janeiro de 2010
Porque é suficiente selecionar da variedade de dados de entrada exatamente o que fomos capazes de determinar usando métodos estatísticos e calculando a entropia do VI, etc. Nós demos a entrada exatamente o que é importante para a saída. Portanto, este pré-processamento apenas conclui que existe algum tipo de correlação entre entrada e saída. Só esta!!!! Sim, estas cinco entradas têm uma relação com a saída. Mas qual é exactamente essa dependência? Isto é o que o sistema de IA e os optimizadores procuram. E depois dos modelos obtidos estimamos como mostra a figura e encontramos o modelo que funciona. Então qual modelo na minha foto está a funcionar A? Б ? C? Ou D?
Uma rede neural não é um caixote do lixo, você pode colher o que você colocar nela. Surpreende-me que não soubesses que até agora, 12 de Setembro de 2009.
você só está olhando para a importância do pedaço atual do gráfico, cujos padrões mudam no O.D., como a importância
você só peneirar o lixo através da importância
Pergunto-me como é difícil compreender, depois de todos estes anos.Então é a chave para ti também, não a entendes mesmo???? Esse é o teu problema. Você não quer ouvir o que lhe estão a dizer....
Para mim? Eu já resolvi o problema. Agora estou a pensar noutra coisa para fazer. Python ou R. Ainda não tenho ideias novas.
você só observa as importações para a fatia atual do gráfico, cujos padrões mudam no OOS, da mesma forma que as importações
através da importância, você só peneirar o lixo.
Pergunto-me como é difícil compreender, depois de todos estes anos.Isso mesmo, você está pensando corretamente, então a tarefa da IA está precisamente na série não-estacionária cujo padrão é flutuante. A tarefa da IA é manter o desempenho quando essa dependência foge, pelo menos por uma quantidade insignificante de tempo, mas suficiente para ganhar dinheiro. Afinal de contas, o padrão não muda por saltos e limites. No lugar do principal, a primeira entrada há outra, mas a principal ainda permanece no conjunto e aqui é a IA que assume o fardo de segurar a linha, como eles dizem. É por isso que no primeiro mês do contrato de futuros se tem que treinar muito frequentemente, especialmente quando o mercado não sabe para onde ir. Olhando para o Vtrite, eu posso ver este padrão a dançar à volta. Mas no meio e no final dos futuros o mercado normalmente se torna mais ordenado e uma entrada durante muito tempo é visível.