Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1117
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Na verdade, é o contrário...
melhor um algoritmo pior, mas mais exemplos do que um algoritmo legal, mas menos dados.
mesmo 1000 não é suficiente, especialmente para o mercado...
Está bem, já que és novo, explico-te separadamente...
40 amostras da minha amostra é cerca de um mês de trabalho na TF M15. O que há de errado em treinar o modelo em amostras mensais para que ele funcione pelo menos 2 semanas no mercado. Não há graal e a otimização semanal é bastante normal, muito menos a otimização uma vez a cada quinze dias.
Mas Maksimka treina os seus modelos durante um ano ou mais e não brilha como resultado ....
Resultados não ruins na capacidade de previsão NÃO levarão a modelos estáveis, como simplesmente um número ridículo de observações = 51. Precisamos de pelo menos 10 vezes mais, e de preferência 100 vezes mais.
SanSanych, explique a um tolo por que um classificador precisa de poder de previsão?
Resultados não ruins na capacidade de previsão NÃO levarão a modelos estáveis, pois apenas um número ridículo de observações = 51. Precisamos de pelo menos 10 vezes esse número, e de preferência 100 vezes esse número.
Se você construir modelos sobre esse número de observações, os resultados são abismais.
Previsto
Actual [0,0] (0,1] Erro
[0,0] 42.9 28.6 40
(0,1] 28.6 0.0 100
Erro geral: 57,1%, Erro de classe média: 70%.
Horário do Rattle timestamp: 2018-10-18 21:29:39 usuário
======================================================================
Matriz de erros para o modelo Linear em Mic1.txt [validar] (conta):
Previsto
Actual [0,0] (0,1) Erro
[0,0] 1 4 80
(0,1] 2 0 100
Matriz de erros do modelo linear em Mic1.txt [validar] (proporções):
Previsto
Actual [0,0] (0,1] Erro
[0,0] 14.3 57.1 80
(0,1] 28.6 0.0 100
Erro geral: 85,7%, Erro de classe média: 90%.
Horário do Rattle timestamp: 2018-10-18 21:29:39 usuário
======================================================================
Matriz de erros do modelo Neural Net em Mic1.txt [validar] (conta):
Previsto
Actual [0,0] (0,1) Erro
[0,0] 2 3 60
(0,1] 1 1 50
Matriz de erros para o modelo Neural Net em Mic1.txt [validar] (proporções):
Previsto
Actual [0,0] (0,1] Erro
[0,0] 28.6 42.9 60
(0,1] 14.3 14.3 50
Erro geral: 57,1%, Erro de classe média: 55%.
Horário do Rattle timestamp: 2018-10-18 21:29:39 usuário
Espero que não estejas a tentar prever a saída???? Já está previsto, só precisa de se aproximar o mais possível dele. Não há necessidade de o prever....
O que é a IA?
Inteligência artificial.
Sanych, e quanto ao resultado do teste? Como se comporta o modelo???
A propósito, se usares o Rattle, é melhor não o fazeres. Eu mesmo posso fazer isso.... interessante ver os resultados dos seus modelos secretos de IA :-)
Inteligência Artificial.
А,... Vocês já estão a usar IA? E nós estamos sentados na IA.
А,... Vocês já estão a usar IA? E estamos todos sentados na IA.
Estou surpreendido com a tua ignorância sobre o assunto. É a mesma coisa. MO = AI Machine Learning = Inteligência Artificial.
O que é surpreendente é a sua ignorância sobre o assunto. É a mesma coisa. ME=Machine Learning=Artificial Intelligence.
Oh, meu Deus. O que você sabe? Na verdade, estas são coisas absolutamente diferentes.
Oh, olha para isto. Quem teria pensado? Na verdade, é completamente diferente.
Qual é a diferença? Enlighten....
hilariante... mais!))
Então, o que acha dos dados?
Oh, olha para isto. Quem teria pensado? Na verdade, é uma coisa completamente diferente.
Não é muito diferente, é a evolução da aprendizagem da máquina, de Assembler para Python, por assim dizer ;)
https://habr.com/post/401857/