交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2235

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Valeriy Yastremskiy:

薛定谔早就失败了，今天我读了他关于在matlab上对石墨烯结构中的非线性自旋波进行数值模拟的论文评论，当然用到了薛定谔，但已经注意到他失败了）））。

总的来说，我惊讶了很久，学院是金融，谈论量子计算机，CERN，Dubna）但今天我只是惊讶）我的孩子（我的）在研究生院，他问了一个问题，网络用Python写？）那是反问句）。

通过最微弱的耳语，我听说目前在俄罗斯的数学领域，物理和数学系（高等经济学院）处于领先地位，而莫斯科国立大学的机械系最近则急剧放弃。

 
Aleksey Nikolayev:

我顺便听说，在俄罗斯的数学领域，现在排名靠前的是物理学和高等教育（HSE），而莫斯科国立大学的机械数学系最近下降了很多。

不是在主题中，但如果是在一般情况下，就很糟糕）。而在羊群中....似乎Phystech从未失去过地位。对于HSE和MSU我并不熟悉，几个熟人并不是一个指标))))。

 
Maxim Dmitrievsky:

说真的......这种怪异的现象让我的大脑崩溃了。在track/test上没有传播工作很好。

与传播在赛道上工作得很好，但在测试中会被打破。在测试上有什么不同，逐点差价使其无法进入盈利状态...

似乎是逻辑中的某种错误。

昨天晚上，在目标中又增加了一个 "不交易 "类。

    for i in range(dataset.shape[0] - max):
        rand = random.randint(min, max)
        curr_pr = dataset['close'][i]
        future_pr = dataset['close'][i + rand]

        if future_pr  - curr_pr < -25*POINT:
            labels.append(1.0)
        elif future_pr - curr_pr > 25*POINT:
            labels.append(0.0)
        else:
            labels.append(2.0)

重写了测试器，最后它甚至没有给我一个像样的结果。而我的高潮是，C++的save_model方法不支持多类模型，狗。总之，从条件上看，这是一个死胡同。

 
welimorn:

昨晚，在目标中又增加了一个 "不交易 "类。

重写了测试器，最后甚至没有找到一个微不足道的体面的结果。而我的高潮是，C++的save_model方法不支持多类模型，狗。简而言之，根据条件，一个死胡同的分支。

超过另一个允许/禁止交易 的分类器

但这真的没有什么意义，我已经研究过了 )

 

也有这样的优化方案。


 
Aleksey Vyazmikin:

也有这样的优化方案。


我会看一看，也许会有一些有用的东西。
 
Aleksey Vyazmikin:

也有这样的优化方案。

你为什么如此热衷于优化？

 
mytarmailS:

你为什么如此热衷于优化？

这是代替梯度误差修正的。诚然，更多的功能需要更多的计算能力，但也许对于崩溃的功能来说，这是很好的...

 
Aleksey Vyazmikin:

这是代替梯度误差修正的。诚然，更多的功能需要更多的计算能力，但它可能对崩溃的功能有用...

你在培训一个网络吗？

 
mytarmailS:

你在培训一个网络吗？

提升也使用梯度。这只是扩大知识和适合MO的方法的信息。

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