Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2549
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Mas não conhecer o Matlab torna a tarefa mais difícil.
O Matlab parece ser capaz de gerar código C++
O caso em que "R" pode ser inserido em todos os postes, ainda fora do tópico
a pergunta originalmente soava algo como isto: "quem transferiu modelos LGBM treinados em python (isto é importante) para a linguagem mql?" se você não o fez, você pode ficar calado :D
referindo-se ao problema. Não é um problema, apenas um inconveniente.
O Matlab parece ter uma forma de gerar código C++
Sim, eu tentei o gerador matlab embutido há algum tempo e cometi muitos erros.
Não parecia ter muita confiança nisso. Como é agora, não sei, vou ter de tentar.
Mas eu me convenci mais de uma vez - a lógica deve ser transferida lendo-a.
E o gerador é para tarefas simples.
Provavelmente porque ele conhece Python.
Todos se adaptam à linguagem que ele conhece.
Eu, por exemplo, sou um fã do C. E é realmente muito difícil transferir tudo de outra língua.
Especialmente de uma língua que você não conhece idealmente.
Eu tenho problemas de propriedade em Matlab, que eu gostaria de portar para C, também conhecido como mql.
Mas não dominar o matlab torna a tarefa mais difícil.
Qual é o problema em puxar o matlab da C (da MQL)?
havia artigos a la "trabalhar com o matlab" no site.
existem outras formas, existe o SciLab, na sua maioria compatível com o MatLab, com um C-API coerente e sem cadeias de licenças
A portabilidade de uma implementação de uma língua para outra, especialmente de uma língua que não está relacionada, não só é trabalhosa como também pode causar uma montanha de erros.
qual é o problema em puxar o matlab da C (da MQL)?
havia artigos no site a la "trabalhando com MatLab".
existem outras formas, existe o SciLab, na sua maioria compatível com o MatLab, com um C-API claro e sem cadeias de licenças
Tanto mais que portar uma implementação de uma língua para outra, especialmente para uma língua que não está relacionada, não só é trabalhoso, como também pode reunir uma montanha de erros.
Sim, eu de alguma forma não pensei que fosse possível ligá-los.
Eu nunca pensei em juntá-los. Provavelmente, é porque eu não gosto de tais ligações, puxando algo de algum lugar.
E para fazer um pacote, você precisa estudar algo novamente, e não tem certeza de que vai funcionar.
Porque, como sempre, eu não sei como encontrar informações por API.
Mas obrigado pela dica, vou pensar no assunto.
Como se pode melhorar a aprendizagem se existe uma amostra conhecida para avaliar a aprendizagem (futura) que não participará na aprendizagem?
Por favor, dê idéias e comentários sobre por que esta "trapaça" não será eficaz em novos dados que ainda não surgiram - ou talvez surjam!
Como se pode melhorar a aprendizagem se existe uma amostra conhecida para avaliar a aprendizagem(futura) que não participará na aprendizagem?
Por favor, dê idéias e comentários sobre por que esta "trapaça" não será eficaz em novos dados que ainda não surgiram - ou talvez surjam!
Se o futuro é conhecido, não há mais necessidade de ensinar nada a ninguém)
Parece ser uma abordagem padrão - otimizar metaparâmetros do algoritmo por resultados em uma amostra de controle?
Se você conhece o futuro, não precisa ensinar ninguém).
Parece ser uma abordagem padrão - para otimizar metaparâmetros de algoritmos por resultados em amostra de controle?
Não, você só pode treinar na amostra do trem, e vamos fazer um teste - para resultados de controle e exame - para avaliação independente, assim você só pode aplicar o algoritmo de aprendizagem da máquina na amostra do trem por condições. Você não pode adicionar novos preditores descrevendo a seção de exames - deixe-os fazer o resto (por enquanto).
Existe alguma forma de analisar o exame para melhorar o modelo construído no comboio?Não, só podemos treinar na amostra do trem, e digamos que temos teste - para controle de resultados e exame - para avaliação independente, então só podemos aplicar o algoritmo de aprendizagem da máquina na amostra do trem, de acordo com as condições. Não podemos acrescentar novos preditores descrevendo a seção de exames - deixe-os fazer o resto (por enquanto).
Existe alguma forma de analisar o exame para melhorar o modelo construído no comboio?Geralmente, após o treinamento (em um trem) não há um modelo, mas um conjunto deles, definido por meta-parametros. Por exemplo, diferentes graus de polinomial de interpolação ou diferentes coeficientes de regularização na regressão do laço, etc. Depois é determinado o melhor valor para o metaparâmetro (o melhor modelo do conjunto é obtido através de testes). Por sua vez, a otimização do metaparâmetro no teste também pode ser determinada por alguns parâmetros (metaparâmetros) para os quais a otimização pode ser aplicada no exame. Por exemplo, em que proporções dividir a amostra original em trem e teste.
Mas o mais provável é não entender a sua ideia).
Mas eu provavelmente não percebi a tua ideia)
Há muitos de nós)