交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1781

新评论
 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我没有删除日期--我只是没有保存它，这样它在文件中占用的空间就会减少--你为什么需要它？

那么，时间是波动性的间接标志，在时间上是有季节性的，有主动的交易时间，也有被动的。

阿列克谢-维亚兹米 金。

你不能把预测器按顺序保存在一个文件中，然后直接下载它们进行训练吗？

好吧，你可以这样做，但为了训练模型，你必须将矩阵加载到环境中，这将是它的终点））或者更早，在形成带有谓词的矩阵的阶段。

阿列克谢-维亚兹米 金。

我的训练样本现在大约有一千兆字节--CatBoost可以轻松处理，但我不会冒险在R中建立一个遗传树。

哇，一个演出并不小，我想知道你有多少种特征？

什么样的遗传树？


阿列克谢-维亚兹米 金。

1)你是用音量，还是用音量就很方便？

2)你不需要ZZ参数来调整预测器吗？

3)我不明白关于数据失真的问题--你是否需要转移数据，以便在酒吧零点时知道所有的酒吧数据？如果是这样，你难道没有偷看过零条吗？

1) 只是 )

2）如何是好？你是如何调整ZZ的预测指标的呢？

3）烛台刚开张什么的，就已经变形了，应该收起来，还有很多问题，怎么做目标等等（不用担心），如果你为自己改了什么，总该给别人留下原样吧。

 

现在我正在敲定关于集群的MOS。纯粹靠集群是学不好的，我将增加增量的功能

另一个例子


 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

现在我正在敲定关于集群的MOS。纯粹靠集群是学不好的，我将增加增量的功能

另一个例子

图上有什么？

你在有增量和无增量的图形上有平衡吗？

 
mytarmailS:

图上有什么？

比如有无增量？ 图表上的平衡？

追踪和测试，以点带面的平衡。

没有增量，都是群组。

增量不给任何东西

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

训练和测试，以点代面

无增量，所有群组

增量不提供任何东西

尽量 "瘦身"，也就是说，你可以放弃长的集群......

例如，你有一个基于价格的集群向量，价格是 "P "集群 "C"


价格是R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R

cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222

只留下从群集到群集的过渡

价格 - R R R R R RR R R R R R R R R RR R R R R R R R RRR

cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222


R R

2 1 2

如果我们放弃所有这些症结，我们可能会摆脱噪音，而且样本量会小很多。

试试吧，我曾经用hmm做过。

 
mytarmailS:

尝试 "瘦身"，也就是说，你可能想放弃长长的集群干扰......

例如，你有一个基于价格的集群向量，价格是 "P "集群 "C"。


价格是R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R

cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222

只留下从群集到群集的过渡

价格 - R R R R RR R R R R R R R R R RR R R R R R R R RRR

cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222


R R

2 1 2

如果我们拿出所有这些症结所在，我们可能会摆脱噪音，并大幅减少采样。

试试吧，我曾经用hmm做过。

如果你已经做了，那就没有意义了

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

如果你已经做了，那就没有意义了。

不要凭空作出结论。

首先是嗯 ，其次是我做了很大的改进，但问题是不同的......。

 
mytarmailS:

不要凭空捏造结论

首先是嗯，其次是我有了很大的进步，虽然任务不同......。

太多的痛苦了 )

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

太痛苦了，无法理解)

在R中撒尿是半行，而你所称赞的python是痛苦的？

是啊...

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

现在我正在敲定关于集群的MOS。纯粹靠集群是学不好的，我将增加增量的功能

另一个例子


你在分享什么？ 还有，增量有什么问题？他们基本上是给你一个基于时间的速度。但没有平均数我就做不到。但如果你开始考虑到平均数，它很快就会变成一个迷宫。总得有一个工作的中间地带。在最后一次打勾的时候是不够的，还要再多一点。

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