交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2484

 
Renat Akhtyamov#:

试着把它分成几组,json是第一组,其他东西是第二组。

那就好办了

如果你在这群人中至少抓到了一些东西,那就看你能不能找到你需要的东西了。

有一个这样的标签,但里面什么都没有

 
mytarmailS#:

有一个这样的标签,但里面什么都没有

在开发人员的工具箱中,看一下网络

那上面有很多东西。


 
Renat Akhtyamov#:

在开发者工具中看到网络

那上面有很多东西。

一直在看网络,我写的是那里也有很多)。

但我找不到我需要的东西

 
mytarmailS#:

一直在寻找,我也写过,有很多要寻找的东西)

但我找不到我需要找的东西。

哦,那是通过DOOM,这就是你在上面的截图中所打开的。

chrome会用颜色突出显示树的对象,在你的例子中--在网络终端中

然后在网络上搜索这个名字或类似的东西。

 
mytarmailS#:

转到https://xstation5.xtb.com/

在网络平台上创建一个演示,并尝试拼接制裁。



我看了一下json文件。


没有发现任何价值,也许它们只是一张图片,或者我只是没有好好看?

提示!!!。

它发生了,为反解析器插入一个图片。如果你想要的文本没有被选中进行复制,那就是一张图片。如果是这样,你可以把它拉出来。

 
Valeriy Yastremskiy#:

有的时候,为反排泄物插入图片。如果你想要的文本没有被选中进行复制,那就是一张图片。如果是这样,你可以把它拉出来。

即使是图片,我也找不到...

 
mytarmailS#:

我甚至找不到照片,我找不到照片......

我们接受来自贵国另一分支机构的客户。

制作演示时。

 
Valeriy Yastremskiy#:
我们接受来自贵国另一分支机构的客户

制作演示时。

我不知道,它对我来说没有任何问题。

 

买了半天的欧盟。

幽默 部分:我的一个信号))

 
Mihail Marchukajtes#:

好吧,让我们先来看看,整个市场的鸦片是国家货币或存款货币的汇率。

而幸运的是,Moex公司有一种Si仪器,满足了我们的条件。

1.它的波动性和英镑的盘面一样大。

2.在公开场合有关于它的信息,在其他文书上也有。

3.开场白是一个税务代理,所以我将推广他们,以达到良好的效果

其余的,我只从市场上拿了13个工具,顺便说一下,也许不是一个好数字,但这些工具是根据我的直觉选择的。这里是他们的名单!

我从这个列表中制作了一个有7500列和50行的训练文件,其中前10行我有一个测试,其余的正在进行中。

经过预处理后,我有150到300个重要的目标列,在这个通过锚向量方法(机器学习的代价之一)训练的网络上,其复杂性是当你在模型中增加1个列时,多项式的复杂性就会增加一倍,所以即使在超级强大的计算机上,我也无法建立一个超过15个输入的模型。好吧,我的可以做到12,而邮件服务器并没有让它更快。这就提出了更深层意义的问题!"。获取模型是有成本的,也就是说,每一次优化它都不是免费的,有可能赚取这个模型,也有可能亏损。得到一个好的模型并不总是需要很多时间。你可以在5-7个输入时得到一个好的模型,在10-12个输入时也可以得到一个好的模型,而且更麻烦的是,如果你不能在5-7个输入时得到好的训练数据,你必须在12个输入时开始训练,在9个输入之前只有减少,然后才可能增加。总而言之,我要告诉你,这是一个非常困难的优化过程。但我已经习惯了2-4个小时的好工作,再拿上我的模型和烟竹,坐下来观察。没有其他办法 :-(.

因此,将从上述清单中选择什么工具,我不知道,但以石油为代价说,她经常摔倒,所以我把它包括在内。

德米特里,我回答了你的临床问题吗?

请你也回答我的临床问题(顺便说一下,你昨天读懂了我的心思,在我看了这个方法后,发布了你处理数据的方法--谢谢)...但问题仍然是:这种方法是用来分类的,所以我猜,特征--你需要它......如果不是秘密,你要分类什么?LN(Close/Open)? 和你教什么?

-如果这是一个秘密,我会理解的 - "诀窍"?

p.s.我给自己扔几个链接,以定向到这个主题(这其实不是我的统计,虽然后者可以放到 "环境模型 "中,可能)。

人工智能简介

训练神经网络的任务的陈述和可能的解决方案

数据预处理

各种方法的组合

Стэнфордский курс: лекция 6. Обучение нейросетей, часть 1 – Блог REG.RU
Стэнфордский курс: лекция 6. Обучение нейросетей, часть 1 – Блог REG.RU
  • 2019.09.23
  • www.reg.ru
В прошлый раз мы обсудили историю возникновения свёрточных архитектур, а также узнали об их устройстве и широких возможностях применения. В течение следующих двух лекций мы поговорим об особенностях обучения нейросетей и разберёмся, как правильно настраивать параметры, выбирать функцию активации, подготавливать данные и добиваться успешных...