交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2489

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mytarmailS#:

这让你成为拥有20年经验的神经网络专家？)


我在人工智能系统的训练和组织方面有非常丰富的经验，在NS理论方面也有深厚的知识。但你似乎忘记了我曾是一名教师，我把一切都解释得像小事一样，所以我们支部里有年轻人，所以事实上我用简单的语言说话。但这并不意味着我是一个大师或专家。我只是分享我所看到的经验和观察。

只要问问自己，你所做的所有工作的顶点是什么？就我个人而言，这是一个明确的获取模型的算法，没有左或右的退路。这是方法之间的永恒的跳跃，是对给定或其他数据的永恒的枚举。我已经没有这些了，因为我已经找到了方法，并一直在使用它。那些还在寻找的人，正在张贴结果的变体，并永远在寻找和搜索....。我已经为自己找到了所有的东西，但我正在添加其他的数据进行分析，所以......不要感到厌烦!

 
Mihail Marchukajtes#:

只是因为我有非常丰富的教学经验

Mihail Marchukajtes #:

以及对NS理论的深入了解。

在两个现成的程序中按了5年的按钮并不能 使你成为有20年经验的网络专家，为什么会有这种幼稚的谎言？

Mihail Marchukajtes#:

在训练和组织人工智能系统方面

说出你读过的一本人工智能书籍的作者。

Mihail Marchukajtes#:

我是一名教师，我所教的就像一个婴儿。

在论坛上写帖子就是教学？




Mihail Marchukajtes#:

就我个人而言，这是一个明确的获取模型的算法，你不必向左或向右偏离。

对你的算法做一个测试，就这样，比1000个字好。

 
mytarmailS#:

在两个现成的程序中按了5年的按钮并不能 使你成为有20年经验的网络专家，为什么会有这种幼稚的谎言？

亲爱的，你不了解机器优化的基本原理，你得到什么模型并不重要，你在10个同样得到的模型中选择了哪一个，因为算法使用了随机分区学习，导致了不同的结果，即使度量值是相同的，那么找到的系数还是会不同，因此会有不同的作用。而且，由于交易模型的问题归结为对收到的模型的选择，这次比赛的赢家将是处理为实际使用模型的选择的人，而不是寻找新方法和结合旧方法，在自己的粪便中挖掘的人!


说出你读过的一位人工智能书籍的作者。

我没有读过任何东西。

在论坛上写帖子就是教学？

这更像是一种启蒙，没有更多....。



对你的算法做一个测试，就这样，它将比1000字更好...


每周做一次测试，把它们放在一起，以及我发布的真实账户的工作，太耗费时间了。而且不要搞我的脑袋！！！。

p.s. 是这样的。

 

我又检查了一遍，发现了错误，又建立了几个模型，一切似乎都正常了。图片中从左到右是源数据集，catbust预测，2层的神经网络预测。模型预测中的白色区域表示最大概率<0.3的区域


非常感谢每一位作出回应和提供建议的人。

 
iwelimorn#:

我又检查了一遍，发现了错误，又建立了几个模型，一切似乎都正常了。图片中从左到右是源数据集，catbust预测，2层的神经网络预测。模型预测中的白色区域表示最大似然性<0.6的区域


非常感谢每一位作出回应和提供建议的人。

看到这一切的工作!!!!
 

关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛

关于 "Yandex的机器学习（CatBoost）没有学习Phyton和R "一文的讨论

Aleksey Vyazmikin, 2021.11.06 03:27

对于那些不理解本文所述的设置和运行CatBoost的一些说明的人，我决定以欧元兑美元为例，制作一个视频剪辑。



 
Aleksey Vyazmikin#:

鱼已经被发现，但不多。
 
Aleksey Vyazmikin#:

我什么也没听懂，但音乐还在我脑海中嗡嗡作响)
 
elibrarius#:
鱼被发现了，但不多。

但纯粹是开箱即用，没有调整--都是按照方法论进行的。我根本没想到会有什么发现，因为这篇文章在方法上是纯技术性的，预测器大多是标准振荡器。

 
mytarmailS#:
我什么都没听懂，但音乐还在我脑海中哼唱)

你读过这篇文章吗？我当然可以添加一个测试，但会失去音乐 :)

究竟写什么不清楚--我会解释的，只是不知道那里的重点是什么。

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