交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2417

 
Renat Akhtyamov:

尽管我给了他们答案。

现在是改变方向的时候了。

它成长了很多,它充满了理论。

我认为国防部也会派上用场。

))))。我同意。

 
Maxim Dmitrievsky:
我在一个基于MO的vskod里有一个microsoft的自动完成功能,而且它似乎可以工作。我没有注意到任何类似外星人的迷人之处。

不要听,也不要读马克西姆。它们只是一些巧妙的短语的集合,他没有别的办法。他的EA只赚不赔,并拒绝给出评论,但他却给这里的每个人提供提示。 马克西姆,先做一些合理的事情,比如你的EA赚了钱,然后再给出你的提示,因为到目前为止,你所做的都是纯粹的废话和欺诈行为

 
YURY_PROFIT:

不要听或读马克西姆的话。这只是一套巧妙的短语,他不能做其他合理的事情。他的EA只赚不赔,而且拒绝发表评论,但他却给这里的每个人提供提示。 马克西姆,先做一些聪明的事,比如你的EA能赚钱,然后再给提示。 到目前为止,你所做的都是纯粹的废话和谎言。

我们在这里讨论的是技术问题,你走错路了!)评论早就在评论区了,你不能在这里讨论市场

 
Maxim Dmitrievsky:

技术问题在这里讨论,你根本就走错了路 )评论中早就给出了意见,你不能在这里讨论马特。

马克西姆规则。

 
elibrarius:
类似的结论--只限于树木。特别是当Maxima被更新时,一切都会发生转变,这很有趣。当然,你可以手动或自动设置最大值(针对每个特征),但那是拐杖。

建议采用这种替代方法,有点像不需要规范化。还没有试过。

还应注意的是,表格数据和时间序列不完全是一回事。这就是为什么在时间序列上可能会有一个障碍。

https://towardsdatascience.com/tabnet-e1b979907694

TabNet: The End of Gradient Boosting?
TabNet: The End of Gradient Boosting?
  • Adam Shafi
  • towardsdatascience.com
Each Step is a block of components. The number of Steps is a hyperparameter option when training the model. Increasing this will increase the learning capacity of the model, but will also increase training time, memory usage and the chance of overfitting. Each Step gets its own vote in the final classification and these votes are equally...
 
Maxim Dmitrievsky:

建议采用这种方法,因为没有必要进行规范化处理。还没有试过。

另一件要注意的事情是,表格数据和时间序列并不完全是一回事。这就是为什么在时间序列上可能有一个小插曲。

https://towardsdatascience.com/tabnet-e1b979907694

试过了吗?
 
Maxim Dmitrievsky:

技术问题在这里讨论,你根本就走错了路 )评论中早已给出了意见,你不能在这里讨论市场。

你似乎错过了这个帖子的重点。

让我解释一下。你在这里谈论智能话题,显示自己是一个令人难以置信的专业人员,而在你的产品的评论中,有几十个人在问你:"马克西姆,怎么办,你的机器人不断地漏水,没有停止过,你能不能把它关掉,你会不会升级它?而你没有回答这些意见并使你的产品盈利,而是在这里猜测技术问题。

而你是在我在这里留言后才在你产品的评论中写下你期待已久的回复。

我想让你的对话者明白,你的帖子只是空谈,你的产品在不断地泄漏。

在你的产品给成百上千的人带来损失时,你不可能有任何道德或伦理上的权利来假装是一个专业人士。

如果同时购买你的产品的人在使用你的产品时持续亏损,那么你写的几十篇文章就不算什么。

 
Alexander Ivanov:

马克西姆规则。

它根本没有转向,这是一种损失。

 
YURY_PROFIT:

它根本不起作用,这是一个损失。

尤里,不要相信童话...我只能说...
 
YURY_PROFIT:

你一定没有理解这个帖子的意思。

让我解释一下。你在这里谈论智能话题,显示你是一个令人难以置信的专业人员,而在你的产品的评论中,有几十个人在问你:"马克西姆,怎么办,你的机器人不断地漏水,没有停止过,你能不能把它关掉,你会不会升级它?而你没有回答这些意见并使你的产品盈利,而是在这里猜测技术问题。

而你是在我在这里留言后才在你产品的评论中写下你期待已久的回复。

我想向你的对话者表明,你的帖子只是空谈,你的产品在不断地泄漏。

在你的产品给成百上千的人带来损失时,你不可能有任何道德或伦理上的权利来假装是一个专业人士。

如果同时,购买了你的产品的人可持续地从其使用中获得损失,那么你所写的几十篇文章就不算什么。

在远离这个主题的人看来,这里有一些超级巨大的专业性。事实上,这只是通常的机器学习的东西,没有什么可炫耀的。