Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 591
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Na verdade, tudo deve ser escrito em C++/C# e não há problema em interagir com nada. O problema é que as principais bibliotecas de DM estão em Python e R, e isto é necessário, pelo menos, para dominar. E a interação não é nada, há API em todos os lugares (exceto MQL). Você pode ao menos transferir arquivos via RAM-Disk.
Sim, é verdade, não há problema com isso.
O problema é o quão profundamente você precisa criar raízes em MO e em que estágio para entender que esses modelos já são suficientes...
Eu me acomodei aos clássicos por enquanto e tudo é suficiente para mim... Eu não estou atrás de um aumento de 1-10% na precisão :) agora eu estou me concentrando em estratégias, muitas idéias foram escritas - e eu preciso testar tudo isso, é difícil
Estou estudando o PNN em detalhes - eles trabalham com valores de probabilidade e não se retraem muito.
Yura, tu és mesmo qualquer coisa! )) A falar assim no fórum MQL. Agora seus camaradas virão correndo e jogarão pedras em você.
Eu também uso MQL apenas para abrir/fechar ordens. Todos os cálculos estão em Wissima. Este é o único fórum onde temos físicos e matemáticos mais ou menos profissionais, é por isso que estou aqui. No resto dos locais, eles são apenas idiotas da aldeia.
Alexander, você pode estar interessado neste tópico :)
O método de aproximação de funções de densidade de probabilidade por meio de funções de kernel é muito semelhante ao método dasfunções de base radial, e assim chegamos naturalmente a noções derede neural probabilística (PNN) erede neural de regressão generalizada (GRNN)(Speckt 1990, 1991). Os PNNs são concebidos para tarefas declassificação e os GRNNs para tarefas deregressão. Redes destes dois tipos são implementações de métodos de aproximação de kernel, enquadradas comouma rede neural.
Alexander, você pode estar interessado neste tópico :)
O método de aproximação de funções de densidade de probabilidade por meio de funções de kernel é muito semelhante ao método dasfunções de base radial, e assim chegamos naturalmente a noções derede neural probabilística (PNN) erede neural de regressão generalizada (GRNN)(Speckt 1990, 1991). Os PNNs são concebidos para tarefas declassificação e os GRNNs para tarefas deregressão. Estes dois tipos de redes são implementações de métodos de aproximação de kernel, concebidos comouma rede neural.
Sim. Obrigado, Maxim!
Mas, devemos lembrar - pessoas que lêem muito, tornam-se impróprias para pensar por si mesmas.(c) E eu não disse isso. Adivinha quem?))
Há também esta opinião:
As pessoas param de pensar quando param de ler. Diderot
Maxim é realmente bom. Às vezes fico espantado com a sua visão. Mas você tem que se lembrar - pessoas que lêem muito perdem o hábito de pensar por si mesmas. Adivinha quem?))
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As pessoas param de pensar quando param de ler. Diderot
Eu concordo. Mas o link é interessante - vou lê-lo quando tiver tempo. Estou ocupado agora - vejo o Graal no horizonte e, empurrado pelas poderosas mãos do meu sogro, vou em direção a ele.
Procurai e encontrareis. (с)
Mas não desta vez.
Maxim é realmente muito bom. Às vezes fico espantado com a sua visão. Mas lembre-se - as pessoas que lêem muito perdem o hábito de pensar por si mesmas. Adivinha quem?))
Sim, só passei por todo o tipo de artigos para ver o que é interessante sobre o assunto :) Bem, a principal vantagem sobre o MLP, como eu entendo, é a velocidade e as configurações mínimas (aqui elas não estão de jeito nenhum) e que essas grades quase não são retrabalhadas
Bem e a Força F Gaussiana é usada em vez da Força Estilo. Para cada entrada, é criado um fi de densidade de vértices, depois os resultados na saída são somados linearmente
a propósito, PNN e GRNN estão disponíveis em formato mql, mas eu ainda não os experimentei e ainda não os comparei com o MLP
https://www.mql5.com/ru/code/1323