Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1604
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Ah, então estamos a falar da diferença de desempenho da rede no treino e no teste?
É certo que há uma perda - não há como contorná-la.
Há dois testes, interno quando parte do conjunto de dados é selecionada para validação, geralmente 0,2 e externo quando basta pegar uma peça que o neuro não viu. O resultado do segundo é um mercado real, se não for, então há um erro em algum lugar.
Tenho que decepcioná-lo, mas na verdade o seu "teste a testar" faz parte de uma amostra ensinável.
Desembucha
Eu não vou. Pronto para salvar alguém que agora está batendo a cabeça contra a parede tentando resolver outro problema específico. Eu passei por isso, a informação que dou pode salvar um mês de vaguear no escuro.
Muito bem, desembucha o teu "info".
Muito bem, desembucha o teu "info".
Apenas especulações para o público estão no canal Telegrama, você pode rastrear a história do trabalho lá. Aqui eu gostaria de ser substantivo.
OK, desembucha o feijão.
Já alguém usou os scripts python incorporados e a biblioteca Metatrader5 para Python?
Até agora, funciona muito rápido. Vou ligá-lo à base de dados, verei mais tarde.
Há dois testes, interno quando parte do conjunto de dados é verificada, geralmente 0,2 e externo quando apenas uma parte é tomada que o neuro não viu. O resultado do segundo é um mercado real, se não for assim, então há um erro.
Eugene Boa tarde, muito obrigado, pelo menos pelo fato de você ser um praticante e não mais um idiota, do qual há 95%.... O que você faz(teste em uma "terceira" amostra) em termos de GMDH é chamado de "critério de potência preditiva"http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune.
Vamos lembrar que as primeiras publicações sobre a GMDH começaram em algum lugar a partir de 1960 aquelas idéias de "seu know-how " com o testena "terceira" amostra já tem 60 anos de idade)))
Mas quero notar que a abordagem nunca envelhece, por isso recomendo vivamente a leitura das obrasde A.G. I vakhnenko...
Por exemplo, a regressão do MSUA apenas zomba da regressão do moderno algoritmo da floresta aleatória e de todo o tipo de impulsionamentos...
Agora sobre os links no Telegrama... Não encontrei lá nada além de sinais, mas é interessante ler sua abordagem e sua maneira de pensar, Dmitry diz corretamente que se deve publicar aqui, embora de uma forma abertamente grosseira...
Eugene Boa tarde, muito obrigado, pelo menos pelo fato de você ser um praticante e não mais um idiota, do qual há 95%.... O que você faz(teste em uma "terceira" amostra) em termos de GMDH é chamado de "critério de potência preditiva"http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune.
Vamos lembrar que as primeiras publicações sobre a GMDH começaram em algum lugar a partir de 1960 aquelas idéias de "seu know-how " com o testena "terceira" amostra já tem 60 anos de idade)))
Mas quero notar que a abordagem nunca envelhece, por isso recomendo vivamente a leitura das obrasde A.G. I vakhnenko...
Por exemplo, a regressão do MSUA apenas zomba da regressão do moderno algoritmo da floresta aleatória e de todo o tipo de impulsionamentos...
Agora sobre os links do telegrama... Não encontrei lá nada, excepto sinais, mas é interessante ler a sua abordagem e forma de pensar, o Dmitry diz correctamente que é necessário publicar aqui, embora de uma forma abertamente grosseira...
JPrediction usa o método de argumento de grupo de Ivakhnenko. Reshetov Yu. mencionou-o mais do que uma vez... O método em si é demorado em termos de horas de máquina porque sacode os dados completamente e não requer amostras grandes para se adequar às realidades atuais.
Quem não acredita em mim deixa-os verificar :-)