Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 71
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Бесполезно уговаривать людей перейти на другой софт. Это психологически сложно, по себе знаю и на других многократно наблюдал. Например, когда работал в одной организации, там поставили новые компы и запустили Windows. Но люди не стали быстро осваивать Word и Excel, а запускали MS-DOS и в текстовом редакторе Lexicon набивали все документы, включая таблицы.
Чтобы начался массовый переход на другой софт, нужно продемонстрировать конкретный результат, например, в виде прибыльного сигнала. Я когда сделал советник AfterEffects, запустил ещё и сигнал для него на демо. Пользователи увидели профит и стали скачивать советник. Сейчас у меня на сайте странички с описанием оптимизации AfterEffects самые посещаемые по статистике, хотя сигнал уже давно отключен. Видимо кто-то запускал советника в трейдинге, получал профит и советовал другим.
Точно также нужно и с jPrediction. Собрать полностью автоматизированную связку jPrediction с MetaTrader, получить профит хотя бы на демо, запустить сигнал, сделать инструкцию для пользователей. И тогда народ подтянется.
ОМГ....
когда я писал что делал тоже самое что и ты, но у меня результат оказался нулевой , ты же сказал что нужно правильно подготавливать данные что ты имел ввиду ты можешь объяснить ? четвертый раз спрашываю
. Подождите и на выходных я подготовлю трактат о классификации и чем она отличается от прогноза. Это самое важное!!!!!
Смысла нет, то преобразование с данными актуально для оптимизатора Решетова, а как там у Вас сеть реализованна, я понятия не имею, поэтому говорить что то смысла нет..... Подождите и на выходных я подготовлю трактат о классификации и чем она отличается от прогноза. Это самое важное!!!!! Понимать что может сеть, а чего не может. Удивляют такие чудики которые говорят, "А давайте напихаем в сетку всё что есть и пусть она сама разберётся что ей нужно". Смешно.... Такой подход провален, потому как любое добавление входа несёт в себе кардинальное изменение модели, и вполне возможно что добавив какойто вход мы ухудшим модель..... Но самый главный вопрсо это всётаки понять разницу между прогнозом и классификацией. ЭТО, ребята, СОВЕРШЕННО разные весчи... совершенно......
Колхоз. И классификатор и регрессор одно и тоже. Они прогнозируют. Только классификатор выдает категорию. А регрессор непрерывную величину.
Скорее детский сад ясельная группа.
Классификация это по сути та же регрессия. Но в деталях имеют отличия.
Результат решения задачи регрессии - forecast.
Результат решения задачи классификации - predict.
Я думаю Вы знаете различия между этими двумя понятиями.
Удачи
скажи а существует ли возможность в обозримом будущем выгружать тернарную модель в файл, чтобы потом использовать её в МКУЛЬ?
Сейчас доделал кодогенератор для выгрузки моделей тернарного классификатора в Java. Протестирую её на предмет работоспособности. Потом сделаю для mql - там есть некоторые различия, например, в mql отсутсвует функция Math.signum(). Потом, думаю, что и для R надо будет сделать генерацию кода моделей, потому что местные деятели ничего другого не понимают.
Скорее детский сад ясельная группа.
Классификация это по сути та же регрессия. Но в деталях имеют отличия.
Результат решения задачи регрессии - forecast.
Результат решения задачи классификации - predict.
Я думаю Вы знаете различия между этими двумя понятиями.
Удачи
Скажем, лингвистические тонкости не столь важны. Обычно просто для регрессии подходит слово forecast, но вообще можно законно сказать и predict.
Дело - да - в том, что эти подходы суть одно и тоже. Причем из регрессии можно сделать классификатор (положительные значения - категория А, отрицательные - Б). А из классификатора - если там много уровней - можно сделать регрессионный прогноз.
Колхоз. И классификатор и регрессор одно и тоже. Они прогнозируют. Только классификатор выдает категорию. А регрессор непрерывную величину.
Скажем, лингвистические тонкости не столь важны. Обычно просто для регрессии подходит слово forecast, но вообще можно законно сказать и predict.
Дело - да - в том, что эти подходы суть одно и тоже. Причем из регрессии можно сделать классификатор (положительные значения - категория А, отрицательные - Б). А из классификатора - если там много уровней - можно сделать регрессионный прогноз.
Это совсем даже не лингвистические тонкости.
Forecast - прогноз непрерывной величины с указанием доверительного интервала.
Predict - предсказание класса/категории или вероятности предсказуемого класса/категории.
Из регрессии можно "сделать" классификатор, обратное не верно.
Удачи