交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 889

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elibrarius。

训练时，它得到了神经元的权重和偏移量，并根据它们计算新数据的输出。

因此，她仅仅通过统计就得到了这些重量。否则它就不能在不知道最后一棒是什么的情况下分配重量。或者说，这些网比我想象的更原始......

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

因此，她仅仅通过统计就得到了这些重量。否则它就不能在不知道最后一棒是什么的情况下分配重量。或者网络比我想象的更原始......

当然是通过统计，就像森林，就像你的数组。
 
elibrarius。
当然，通过统计，森林也是如此，你的数组也是如此。

我的意思是，那么就没有必要按哪个时间顺序来提交资料进行分析。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我的意思是，那么就没有必要按哪个时间顺序来分析这些信息。

几乎没有，只是因为锁定低点或复发。

但它们通常会自己突破低谷，如果有必要，你可以重新训练它们几次，并对它们进行比较。
 

如何选择随机森林 中的最佳树或创建平均树？

 

我认为一棵树的规则越少，模型就越稳定，这样的假设是否正确？

那么什么比例才算正常？我有403933行用于训练，形成了69779条规则，所以结果是每5.79行就有一条规则，这在我看来是太多了，还是正常？如果你看一下可靠性，比率向上变化，这意味着分布不均匀，但你如何看到它的存在...

 

这里是准备好的第一个测试对象--2015-2016年的培训，从2017年开始在选定的树形规则上进行纯交易--没有损失--已经不错了？

反对没有NS的交易--培训（唉--调整和优化）2016-2017年


仍然不明白最好的方法是什么--最后是选择规则并把它们变成代码--非常费力的手工工作......。需要某种自动化的过程。


 

而这是2017-2018年通过树状规则的输入，但过滤器还没有整合到训练数据集上


 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我们需要某种自动化的过程。

知道了!程序已经将不同输入数据的行按规则分组（我告诉过你，你可以将结果卸成文件，但对每一行都有一些变量集，统计数字和规则编号），现在我们需要找到这些行中哪些变量是相同的--这将是规则！这将是我们的目标。

我会睡觉，并思考如何更好地组织它--任何想法--写！"。

 
Aleksey Vyazmikin:

知道了!程序已经按规则将不同输入数据的行分组（我告诉过你，你可以将结果卸成文件，但每行都有一些变量集，统计数字和规则编号），现在你需要找到这些行中哪些变量是相同的--那将是规则

我要睡一觉，想想如何更好地组织它--任何想法--写吧！"。

你已经在没有树的情况下工作了）尝试添加我在森林上的文章中的优化器，也许结果会改善。

如果你需要的话，代码是可用的。

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