Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2391

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:
a propósito, o python 3.9 é visivelmente mais rápido que o 3.8 no console, mudando para ele

Eu não tenho tarefas tão ferozes de contar lakhs de lucros com alta freqüência, então 3,7 por enquanto)

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:

é o segundo modelo que permite/desactiva a abertura de negócios

ou seja, a produção utiliza então 2 modelos

Estou a ver. Eu tenho um discriminador. Há algum tempo, implementei com sucesso um script que reúne os melhores modelos de diferentes sinais e os analisa em um único EA.

Talvez um meta-modelo deva ser aplicado a vários modelos generativos ideais ao mesmo tempo?

terá de tentar

[Maxim Dmitrievsky]

Estou a ver. Eu tenho um discriminador. Eu implementei um script há algum tempo atrás que reúne os melhores modelos em diferentes atributos e os analisa em um único EA.

Talvez o meta modelo deva ser aplicado a vários modelos generativos ideais ao mesmo tempo?

É também um discriminador, ou seja, simplesmente recicla um monte de 2 ou mais modelos.

mas ainda não implementei o laço, todos os f e s têm de ser retrabalhados lá.

talvez até alguns, ainda não sei.

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:

é também um discriminador, ou seja, simplesmente recicla um pacote de 2 modelos

Mas ainda não implementei o laço, todos os f-i's têm de ser retrabalhados lá.

Posso enviar-te os meus guiões, talvez eles ajudem.

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

Posso enviar-te os meus guiões para ajudar.

Parece estar claro como fazer

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky

Eu podia escrever um artigo.

Isso seria ótimo) Fico sempre feliz em ver artigos de você.

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi:

que seria óptimo) sempre feliz em ver artigos seus.

Eu próprio gosto sempre de algo novo, mas torna-se cada vez mais difícil de arranjar)

Enquanto não houver mudanças qualitativas em comparação com o anterior, não vejo a utilidade de escrever

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky:

Eu próprio gosto sempre de algo novo, mas torna-se cada vez mais difícil de arranjar)

embora não haja mudanças qualitativas em comparação com o anterior, não vejo a utilidade de escrever

Você pode compartilhar um exemplo de como usar essa rede neural profunda em vez de GMM?

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier

necessidade de substituir

gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=75, covariance_type='full').fit(X)

a isto: tf.estimator.DNNClassifier

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi:

Você pode compartilhar um exemplo de como usar essa rede neural profunda em vez de GMM?

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier

necessidade de substituir

a isto: tf.estimator.DNNClassifier

de maneira nenhuma, são coisas absolutamente diferentes

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky

O MLPClassifier também não é adequado para esta tarefa?

Existe um método para estimar a probabilidade a que classe a amostra pertence.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html