Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2808
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
зачем левой либой тормозишь встроенный тип, у которого должен быть собственный расчет Корр, максимально быстрый для него
А что либа не учитывает тип? Тип данных это как бы данные для самых дешевых расчетов. Тот же матрикс должен быть заопчен под расчеты.
Как умнеть в будущем не глупея в прошлом? алгоритмически... при этом не создавая баз знаний на терабайты
Никак
А что либа не учитывает тип? Тип данных это как бы данные для самых дешевых расчетов. Тот же матрикс должен быть заопчен под расчеты.
не нашел аналог numpy для R, а матрицы там не то чтобы быстрые и сам R жрет много памяти за счет своей парадигмы
конечно сторонняя либа может работать медленно, кто бы проверял
не знаю что с чем сравнивать поэтому, гигабайтный датасет не охото грузить чтобы сравнить скоростьНикак
А обучение с подкрепление?
топикстартер писал статью по DQN на хабре на R
надо понимать, что обучение с подкреплением это просто хитровыдуманная оптимизация
может зайти в каких-то случаях, может нет
не нашел аналога numpy для R..
..
хотел облегчить страдания Алексея ) Там конечно проще с разбегу.. но все равно
топикстартер писал статью по DQN на хабре на R
надо понимать, что обучение с подкреплением это просто хитровыдуманная оптимизация
может зайти в каких-то случаях, может нет
Ну в контексте вопроса про память..
оно состояния может корректировать с учетом новых данных, но все это на уровне или по типу Машки, то есть с запаздыванием
там более важно вознаграждение подобрать, то есть целевую по сути. А сделки оно будет само в разные стороны накидывать и на каждой итерации все лучше и лучше
хотел облегчить страдания Алексея ) Там конечно проще с разбегу.. но все равно