交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1158

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阿列克谢-维亚兹米 金。

有人在处理时间序列/增量以外的东西吗？

我需要帮助，我有预测器，我有目标，但我不知道如何从数据中获得最大的收益--很少有训练经验（不同的模型在默认设置下显示不同的结果）。

谁能帮助解决这个问题？

你到底想要什么？mt5？

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

你到底想要什么？ MT5？

我想了解我可以从数据中得到什么，了解我的工作情况，以及我努力的方向。

一个csv格式的样本文件。
 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我想了解我可以从数据中得到什么，以了解我的工作情况有多糟糕，我的目标是什么。

带有csv格式样本的文件。

那么它是什么呢？分类，回归。在受训者和测试中是否需要出错？

即在交易中应如何使用它

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

那么它是什么呢？分类，回归。你想得到火车上的错误和测试吗？

你可以同时进行 :)有一个二元目标，通过预测器可以分为买入和卖出，有一个预测器有3个目标--买入/卖出和没有行动，它可以分为买入/不交易和卖出/不交易--作为二元，然后我们可以做回归或分类。

我想得到一个交叉表，在测试样本和测试样本的标记模型上，嗯，那会出现计算目标的结果的列。

关于如何实现目标的一两句话。
 
阿列克谢-维亚兹米 金。

你可以同时进行 :)有一个二进制目标，可以通过预测器分为买入和卖出，有一个预测器有3个目标--买入/卖出和没有行动，你可以分别把买入/没有交易和卖出/没有交易表示为二进制，做回归或分类。

我想得到一个测试样本的连接表和测试样本的模型标记，这样就会出现目标计算结果的栏目。

关于如何实现目标的一两句话。

如果我们使用mql，每个测试将只有2个错误和一个跟踪。你可以对它们进行比较，看看模型是如何概括测试的数据的。分类误差，或对数损失，或其他......如果回归，则为有效值

我不知道什么是或然率表

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

好吧，如果使用mql，每个测试将只有两个错误和一个跟踪。比较一下，看看模型对测试的数据有多大的概括作用。分类误差，或对数损失，还有什么......如果回归的RMS

我不知道什么是或然率表。

MQL Alglib森林的工具是什么？

衔接表--如图所示



 
阿列克谢-维亚兹米 金。

MQL Alglib森林的工具是什么？

一个或然率表就像图片中的表格一样


是的，还是NS。你只能玩玩模型本身，添加树木或神经元

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

是的，还是NS。嗯，这基本上是你已经做的）唯一的事情是，你可以玩弄模型本身，在那里添加树木或神经元

它必须像这样开箱工作吗？难道没有任何系统用于创建NS，例如100个预测器，所以我们需要10个神经元，即任何真正有效的规则？

那么你能试试我的数据集吗？

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

这就是事情开箱即用的方式吗？难道没有任何系统可以构建一个NS，例如100个预测器，所以你需要10个神经元，也就是一些真正有效的规则？

那么你能试试我的数据集吗？

不确定，都是通过试验和错误，通常经过5-10次尝试，你可以得到最佳的一个，这不是那么糟糕:) 对于2个参数的变化来说。

我可以，但请稍后再来:)我对我的新机器人真的很累:)一般来说，我已经抛出了一个矩阵乘法的例子，用我自己的数据在那里做......但你需要处理矩阵填充，因为我知道你还没有弄明白。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

当然不是，都是通过试验和错误，通常5-10次就可以找到最好的，这不是很糟糕：）每个人有2个参数变化：）我可以以后再做：）我对我的新机器人很困惑：）一般来说，我扔了一个乘法矩阵的例子。

我可以，但以后......非常拥挤与他的新机器人:)一般来说，扔了一个乘法表的例子，有他们的数据替代和所有......但它应该处理的填充矩阵，我明白你没有工作出

谢谢，如果你这么说，我就把它寄给你。

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