Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 711
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O Graal não está aqui, ele está sentado ao meu lado - ele está a ver esta correspondência com os olhos a brilhar.
Eu também estou chegando gradualmente a todos os tipos de densidades de probabilidade e outras coisas, mas de outro lado, do moushhilling :) Eu estou quase lá, a única coisa que falta é entender o coolerning mais ou menos em suas diferentes formas
A entropia também é usada lá e diferentes distribuições podem ser definidas para os agentes
Estou também a aproximar-me gradualmente de todo o tipo de densidades de probabilidade e coisas do género, mas um pouco do outro lado, com moushinlerning :) Estou quase lá, tudo o que resta é compreender o coolerning mais ou menos nas suas várias manifestações
É isso mesmo.
Basta lidar com as entradas - elas não devem ser aleatórias, mas estritamente baseadas na intensidade de negociação. Por enquanto, a longo prazo.
Se as finanças são difíceis, só para viver - dê-me um voto, e eu vou largar o Graal sobre as probabilidades, a fim de fazer minhas forças para continuar o épico.
O espectáculo deve continuar!
Abra seus olhos))))
open))))
Boa sorte!
)))
É isso mesmo.
Basta lidar com as entradas - elas não devem ser apenas aleatórias, mas estritamente ligadas à intensidade dos negócios. Por enquanto, a longo prazo.
Se as finanças são difíceis, só para viver, então dê um voto, e eu vou jogar fora o Graal para as probabilidades, a fim de ter forças para continuar o épico.
O espectáculo deve continuar!
o principal que seria interessante :) ainda ter coisas interessantes inexploradas pode bisbilhotar
Não vejo sentido em viragens supervisionadas e não supervisionadas, mera aproximação e busca de características para problemas estacionários estreitos
Eu também sou a favor do reforço, mas discordo um pouco da sua luta contra o excesso de roupa.
Para ele, derrotar o overfit = critério específico de partição de árvores + número mínimo de árvores.
Para mim: gbm + k-fold. Eu me instalei no gbm agora, mas tentei outros pacotes em R - xgboost, catboost - eles têm proteções embutidas de overfit lá, mas não tiveram tanta alegria como com o gbm.
Ai é?
De qualquer forma, aqui está a linha de fundo, a linha de cima, acho que todos podem descobrir
Ao contrário das redes neurais, eu tenho mostrado um maior rendimento, aqui desde a noite até agora (claro, real):
A curva é naturalmente interessante e não pode ser ignorada, mas o rendimento é demasiado baixo. IMHO
Ai é?
Sim. 1 в 1.
o mais interessante lá, inclusive para os CD, é o prognóstico
não pode
Professor, mais uma vez você foi exposto por caras normais))))