Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1535
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Vou terminar o conector este fim-de-semana e pô-lo à prova. Eu planejo carregar o modelo para a nuvem e recuperar sinais do terminal. Vou colocar o modelo na nuvem e tirar os sinais do terminal. Mais tarde você também pode testá-lo, quem quiser. Posso enviar o cliente mt5 mais tardeEu investiria então em copiar ou repetir o método.
Meus experimentos com Alglib forest e single tree com aumentos de preços na entrada e com TP/SL alvo - não mostraram nada interessante.
É interessante olhar apenas para a demonstração por alguns meses para começar.
E depois investir em copiar ou repetir o método.
Meus experimentos em floresta de algibeira e árvore única com aumentos de preço de insumos e alvo marcado por TP/SL - não mostraram nada interessante.
Eu só cheguei ao ponto de construir metas corretamente após um ano, e através da mudança de seus parâmetros você pode mudar os acuraci de uma forma previsível
na demonstração, sim, os testes vão aparecer.
a floresta de algibeiras tem um problema que eu não entendo - quanto mais amostras tiver, mais sobre-treinos
talvez faça sentido fazer uma van quente por ela, ou seja, converter as características em categóricas. As árvores não seriam tão grandes.A floresta de algibeiras tem um problema que eu não entendo - quanto mais amostras, mais ela se sobrepõe aos comboios
talvez faça sentido fazer uma carrinha quente por ela, ou seja, converter características em categóricas. As árvores não vão ser tão grandes.sobre o assunto
Algumas pessoas escrevem que o vanchot é mau para andaimes porque torna as árvores assimétricas, outras escrevem que ele impede a ultrapassagem dos pés. Escolhe a segunda :)
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6368971/
de facto
Alguns escrevem que o vanchot é mau para as florestas porque torna as árvores assimétricas, outros escrevem que ele impede que se passe por cima. Escolhe a segunda :)
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6368971/
Você pode simplesmente discretizar os dados de entrada, por exemplo, converter 5 dígitos para 4 dígitos. E os dados já estarão em grupos de 10.
Ou, como eu sugeri anteriormente, você pode construir na floresta de algibeiras para parar de ramificar quando a profundidade desejada ou o número de exemplos na folha for atingido.
Você pode simplesmente discretizar os dados de entrada, por exemplo, converter um valor de 5 dígitos para um de 4 dígitos. E os dados já estarão em grupos de 10.
Ou como eu sugeri antes - construir na floresta de algibeiras para parar de ramificar quando a profundidade necessária ou o número de exemplos na folha for atingido.
isto é diferente, você tem que fazer categórico para que seus valores não possam ser comparados uns com os outros
Chegarei ao artigo mais tarde, já o descontei para não o esquecer.As grandes empresas como a Yandex trabalham e fazem coisas. Eles dizem: faça isso e você ficará bem. Fá-lo desta maneira e não faças trabalho amador. Caso contrário, você vai se afogar em palavras e abordagens diferentes.
Mostra a mudança ao longo do declive, construindo árvores.Há mudanças ao adicionar uma árvore, certo, enquanto eu preciso olhar para a amostra, como se fosse adicionar uma nova linha à amostra - provavelmente para que você possa entender quais áreas/situações acabam sendo difíceis de aprender, e conseqüentemente pensar em preditores que podem superar essas áreas difíceis de aprender.
Nada mal! Aumente os volumes e algo já pode ser ganho)
É assim que as folhas são selecionadas e combinadas em um modelo para aumentar o volume, que é como o número de entradas pode ser aumentado, ou seja, Recall.
Talvez este método também funcionasse com a sua amostra, mas se fosse acelerado...
Tais resultados são dados por árvore com profundidade de 5-7 divisões, mas revela apenas certo padrão - geralmente 3-4 folhas vão para -1 e 1, e o resto para zero.
acréscimos
Quantos preditores existem no total?
Você pode simplesmente discretizar os dados de entrada, por exemplo, converter 5 dígitos para 4 dígitos. E os dados já estarão em grupos de 10.
Ou, como eu sugeri anteriormente, você pode construir na floresta de algibeiras para parar de ramificar quando a profundidade desejada ou o número de exemplos na lista for atingido.
É claro que você deve podar ou simplesmente proibir a ramificação pelo número de exemplos (completude - recall) em uma única folha. Além disso, as árvores podem ser descartadas se seus valores de precisão e completude estiverem abaixo do rodapé.
isto é diferente, você precisa fazer categórico para que seus valores não possam ser comparados uns com os outros
Vou buscar o artigo mais tarde, baixei-o para não o esquecerA propósito, quais são os seus parâmetros para o treino com modelos?