交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3002

 
Ivan Butko #:
3000 页...... 最有成效的主题。

就在这里,人们知道了如何测试他们的算法,而不是在试装后立即跑到市场上去
 
mytarmailS #:
只是这里的人知道如何测试他们的算法,而不是在适合算法后立即跑到市场上去。

这里没有人取得积极成果。

伊万说得没错。

 
Renat Akhtyamov #:

这里没有人有好结果

那里也没有,所以 --
 
不是手绘对冲基金 )
 
Maxim Dmitrievsky #:
这不是手绘对冲基金 )
我卖出了欧元,它已经涨了一个月了,但我赚了钱,你什么都不懂,给我钱买基金))))
 
mytarmailS #:
我卖出了欧元,它已经上涨了一个月,但我还在赚钱,你什么都不懂,给我钱买基金))))。

在购物车或这里创建一个群组,发布签名/结果。

找个内部营销人员,你会发现有人愿意加入。

这些大嘴巴也会在这里的主题中写各种垃圾,这是有原因的,离题了 )

神经元现在是大势所趋,即使你看市场也是如此。我发现了一些根据我的文章制作的算法。这不是开玩笑,我只是在发布可以使用的现成解决方案。

 
Maxim Dmitrievsky #:


我说的不是我,是 Renat 写的)。

我卖了 molv,它还在增长,但我在赚钱。)

 
mytarmailS #:

我说的不是我,是雷纳特写的)。

molv 我卖了,而且还在增长,但我在赚钱。)

啊,是的,那里已经很久没有评论了。

 
请说明在 MQL5 中如何考虑 LOSS_CCE(如果它起作用的话)。人们已经在这个主题中要求解释 ENUM_LOSS_FUNCTION 枚举中指定的所有损失函数的实现,但没有得到答复。举例来说,如果计算 LOSS_BCE,那么对于 LOSS_CCE,无论输入什么矩阵,结果都是 0。总之,它对kerasnumpy 的任何引线都不起作用。
tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy  |  TensorFlow
  • man.hubwiz.com
Computes categorical cross entropy loss between the and . Usage with tf.keras API: Initialize self. See help(type(self)) for accurate signature. Methods Invokes the instance. Args: : Ground truth values. : The predicted values. : Optional whose rank is either 0, or the same rank as , or is broadcastable to . acts as a coefficient for the loss...
 
mytarmailS #:
我卖了欧元,它已经涨了一个月了,但我还在赚钱,你什么都不懂,给我钱买基金))))

是啊,我卖了,现在还在卖。

啊哈哈哈