交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1775

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alexsandr11:

商人们，你们好。我有一个小问题，但不要踢我，给我一些建议。例如，我知道5-10年的价格运动方向，我有一个数字形式的价格运动的近似结构和一个方向的点数。 然后我有一个问题，什么应该被引入EA，有必要选择指标并引入它们。 我应该使用神经网络来优化一个近似的价格运动，然后运行它，结果是我必须使用2-5个指标或一个神经元。进一步的方法，一个马丁需要或不需要，对我来说，也许2-3个交易开盘时没有超大的手数就可以修正，然后关闭。我希望得到您的建议。我将不胜感激。

如果你能使用2-5个指标，并且结果令人满意，当然你就不需要神经元，使用指标。


博士.先生.妈妈

你需要的地方是铁，而其中的铁是陨石，和混凝土复合;-)，坐在河岸上也很有用......或从上面观看战斗...

根据我的经验。

- 教导TC/NS的内容起着很大的作用。对我自己来说，我完全相信，这不是钱，而是稳定（Lyapunov，Prigozhin）。

- 当TS被尽可能 "封闭 "地优化/学习/进化时，稳健的结果更可靠，也就是说，在现实生活中能在其中发挥作用的一切都已经包括在内。

好吧，很明显，我们应该和目标一起玩，但我不明白最后一个目标，它是什么，以及它是如何被标成 红色的

 

有谁知道为什么分类模型（例如xgboost、catboost）要存储赔率的对数（log_odds）？
然后我们可以通过公式prob=1/(1+exp(-log_odds))
来计算阶级概率，这有什么意义？乍一看，会有不必要的指数计算。一次性存储的概率比较大。

如果他们这样做，就意味着有一定的意义？

 
mytarmailS:


最后一个， 用红色 标出的，我不明白它是什么，是怎么做的。

这是指由部分人建立/训练的系统等（在信号中加入一个停止，然后加入MM，等等）将以非常高的概率输掉。

当系统有一个自动控制的参数，在一个关键的变化时，它将关闭并通知--"停止工作"，在DD之前，这是伟大的。

 

哦，你们这些家伙，我昨晚喝得酩酊大醉，简直难以置信。虽然现在我的头脑真的感觉到了。而那些混蛋，人人都知道，没有人阻止我。好吧，我会提醒你的 :-)

让我看看我的账户是怎么回事????你变胖了，但这也没什么。毕竟，如果你有一个强大的TS，你可以通过在papolama完全重叠来赚取，但我不建议检查它......

 
elibrarius。

有谁知道为什么在分类模型（例如xgboost、catboost）中，他们会存储赔率的对数（log_odds）？
然后根据这些你可以用公式prob=1/(1+exp(-log_odds))计算出一个类别的概率。
这有什么意义呢？乍一看，会有不必要的指数计算。一次性存储的概率比较大。

如果他们这样做，就有意义了，不是吗？

我在某处教程中看到过......似乎对预习或与之相关的东西更方便。

 
elibrarius。

有谁知道为什么分类模型（例如xgboost、catboost）要存储赔率的对数（log_odds）？
然后根据这些你可以用公式prob=1/(1+exp(-log_odds))计算出一个类别的概率。
这有什么意义呢？乍一看，会有不必要的指数计算。一次性存储的概率比较大。

如果他们这样做，就有意义了，不是吗？

正如你所说的，这些 "赔率 "可以加起来，所以这就是他们的存储方式。

 
Mihail Marchukajtes:

哦，你们这些家伙，我昨晚喝得酩酊大醉，简直难以置信。虽然现在我的头脑真的感觉到了。而那些混蛋，人人都知道，没有人阻止我。好吧，我会提醒你的 :-)

让我看看我的账户是怎么回事????你变胖了，但这也没什么。毕竟，如果你有一个强大的TS，你可以赚钱是绝对重叠的papolama，但我不建议检查它......

这没什么，我只是想起我昨天穿着短裤和人字拖去了QB，我们的树甚至没有开花。我让店里的人都嘲笑我。这很疯狂，伙计，我还在摇晃我的肝脏......
 
Mihail Marchukajtes:
这没什么，我只是想起我昨天穿着短裤和人字拖去买东西，我们的树甚至没有开花。店里的人都在嘲笑我。这很疯狂，伙计，我还在摇晃我的肝脏......
你怎么看？粗心大意的宿醉导致了长时间的狂欢.....这不会很长，但它会让我感觉更好，这是因为打击的价格已经涨得很他妈的高.....。
 
Mihail Marchukajtes:
这不算什么，我只是记得我昨天穿着短裤和人字拖去了买买提，我们甚至没有任何树木开花。店里的人都在嘲笑我。这很疯狂，伙计，我还在摇晃我的肝脏......

不穿短裤怎么样？:)

 
mytarmailS:

不穿短裤怎么样？:)

你知道，我还没有真正想过这个问题，但接受挑战 :-)
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