Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 689

 

İşleri aceleye getirmek istemiyorum, ama bana öyle geliyor ki, çıktı hakkında maksimum bilgi içeren girdiler üzerine kurulu modeller çok daha uzun süre çalışıyor. Önceden 2 hafta eşiğini aşmak zordu ama şimdi OOS'ta son 2 haftanın sonucu bu.

Bence oldukça layık. Ama daha fazla test gerekiyor...

 

RL ile artılarla ilgili bir başka ilginç lib. Mql'de yeniden yazmak isteyenler, teorik kısmı çalışırken bana haber verin

http://mlpack.org/gsocblog/deep-reinforcement-learning-methods-summary.html

mlpack: a scalable c++ machine learning library
  • mlpack.org
This blog is the summary of my gsoc project – implementation of popular deep reinforcement learning methods. During this project, I implemented deep (double) q learning, asynchronous one/n step q learning, asynchronous one step sarsa and asynchronous advantage actor critic (in progress), as well as two classical control problems, i.e. mountain...
 
Yuri Asaulenko :

Nedensellik yasasının "şimdiyi tam olarak biliyorsak geleceği hesaplayabiliriz" diyen katı formülasyonunda, yanlış olan ikinci kısım değil, öncüldür. Temelde şimdiyi tüm ayrıntılarıyla bilemeyiz.


Bir zamanlar, ana bileşenler fikrini doğru bir şekilde değerlendirmedim: Tahminin doğruluğunda bir artışa yol açmaları gerektiğine inandım.

Sonra doğruluğun aynı kaldığını, ancak modelin tahmin yeteneğinin sabitlendiğini (modelin aşırı uyumu azalır) iddia eden birkaç makaleye rastladım. Hedef değişkene göre temel bileşen dökümü özellikle duyurulur.

 
Michael Marchukajtes :

Eh, evet, evet ... Zaten tahmin ettim ... Genel olarak, herkese teşekkürler, R'de çok ilerleme kaydettim .... Asıl mesele sözdizimini anlamak ....

Sözdizimi ile ilgili değil.

C benzeri dillerden farklı olarak, R, skaler kavramından yoksun bir vektör dilidir. Bu her zaman akılda tutulursa ve a <- b yazma olasılığı varsa, burada b herhangi bir nesnedir, en basit durumda bir vektör veya matris ve atama için döngülere gerek yoktur, o zaman çok kısa yazabileceğiniz ortaya çıkar. ve bilgi yoğun programlar.

Bir özellik daha var.

5 sayı içeren bir vektör olsun. Sayıların her biri 1, 2, .. 5 dizisindeki yerini alır. Burası burasıdır. Ve bu yerlerin isimleri yer numaralarından farklı olabilir. Bu isimler ayrıca üzerinde işlemlerin de yapılabileceği bağımsız bir vektörde toplanır.


Vektördeki değerlerin yerlerinin adlarının zaman damgaları olduğu vektörler çok ilginçtir. Bu bağımsız bir veri türü - zaman serisidir.

 
Michael Marchukajtes :

Eh, evet, evet ... Zaten tahmin ettim ... Genel olarak, herkese teşekkürler, R'de çok ilerleme kaydettim .... Asıl mesele sözdizimini anlamak ....

https://msperlin.github.io/pafdR/importing.html

Processing and Analyzing Financial Data with R
  • Marcelo S. Perlin (marcelo.perlin@ufrgs.br)
  • msperlin.github.io
The easiest way to import data into R is using a local file. Here, we will discuss four main formats and their file extensions: the comma separated values format (.csv), Microsoft Excel files (.xls, .xlsx), R native data (.RData), SQLITE (.SQLITE) and unstructured text files (.txt). These are the most common cases one will find in a data...
 

Dün neden bahsettiğimi açıklığa kavuşturmak için.

AUDCAD çifti için fiyat akış yoğunluğunun histogramına kayan bir pencerede bakın = 4 saat:

Girişte böyle önemsiz şeylerle nasıl ticaret yapabilirsiniz?

Bir kez daha tekrar ediyorum - yoğunluğu Poisson dağılımına getirmek için giriş akışını dönüştürmek için her türlü çabayı göstermek gerekir.

Bu kilit nokta olmadan, tüm girişimler başarısızlığa mahkumdur.

Ve nasıl yapacağımı biliyorum.

Ayrıca, böyle bir yoğunluk dönüşümünden sonra, artışların histogramları katı bir biçim kazanır ve artık logaritmalarını vb. almaya gerek yoktur.

Onlar. tırnak akışıyla ilgili sorunu çözdükten sonra, gerekli olan en saf artışlarla güvenle çalışabilirsiniz.

Bu kadar!

 
Alexander_K2 :

Dün neden bahsettiğimi açıklığa kavuşturmak için.

AUDCAD çifti için fiyat akış yoğunluğunun histogramına kayan bir pencerede bakın = 4 saat:

Girişte böyle önemsiz şeylerle nasıl ticaret yapabilirsiniz?

Bir kez daha tekrar ediyorum - yoğunluğu Poisson dağılımına getirmek için giriş akışını dönüştürmek için her türlü çabayı göstermek gerekir.

Bu kilit nokta olmadan, tüm girişimler başarısızlığa mahkumdur.

Ve nasıl yapacağımı biliyorum.

Ayrıca, böyle bir yoğunluk dönüşümünden sonra, artışların histogramları katı bir biçim kazanır ve artık logaritmalarını vb. almaya gerek yoktur.

Onlar. tırnak akışıyla ilgili sorunu çözdükten sonra, gerekli olan en saf artışlarla güvenle çalışabilirsiniz.

Bu kadar!

Piz..keçe çizme çalmak değil. Dönüşümden sonraki örnek nerede? En azından elindekinin bir resmi. Ve resmin fon dengesini göstermesi arzu edilir. Çünkü bu, ne kadar büyük veya gizli olursa olsun, piyasadaki herhangi bir çalışmanın nihai hedefidir....

 

Ama sahip olduğum soru, şey, kesinlikle o kadar basit değil. 10'a 10'luk bir tablo var. İlk sütun veya beşinci sütun olmadan bir tablo nasıl alınır. Yani i-inci sütunu olmayan bir nesne almanız gerekiyor????

 
Michael Marchukajtes :

Ama sahip olduğum soru, şey, kesinlikle o kadar basit değil. 10'a 10 bir tablo var. İlk sütun veya beşinci sütun olmadan bir tablo nasıl alınır. Yani i-inci sütunu olmayan bir nesne almanız gerekiyor????

m[,-5]

 
elibrarius :

m[,-5]

Evet, evet, teşekkür ederim dopetril ....