交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 922

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马克西姆-德米特里耶夫斯基。

马克西姆，还是那句话，你用什么作为预测因素？当然，如果这不是一个秘密的话。
 
Olga Shelemey:
Maxim，你到底用什么作为预测指标？当然，如果这不是一个秘密的话。

现在只是价格系列，没有以任何方式对射频进行转换

对于NS，你可以采取归一化的增量

但我没有圣杯，我不是这里的权威。阿列申卡在这里有
 
阿列克谢-维亚兹米 金。

你能用一句话来概括狂欢的意义吗？语言障碍使我无法理解...

当我根据你的文章到了森林编码的时候，我会问很多问题，你会回答他们吗？


欢闹的要领一言以蔽之。中国人总是在抨击一切，这个人有我所有文章中的想法。

通过模糊规则去除预测器的噪音，然后将输出输入到递归网络的输入，该网络通过强化训练

但是，金融问题非常复杂，很难手动设置模糊成员函数。
图2.用于稳健特征学习和自学交易的模糊DRN的概述。
我们更愿意直接从经验中学习模糊成员函数。因此，我们倾向于直接学习成员函数，这一想法将在第四节中详细说明。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

一言以蔽之。中国人总是作弊，在这里，我的想法都来自于文章

通过模糊规则去除预测器中的噪音，然后将输出输入到循环网络的输入中，该网络通过强化进行学习

但是，金融问题非常复杂，很难手动设置模糊成员函数。
图2.用于稳健特征学习和自学交易的模糊DRNN的概述。
我们更愿意直接从经验中学习模糊成员函数。因此，我们倾向于直接学习成员函数，这一想法将在第四节中详细说明。

所以这个想法真的很好!

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

所以这个想法真的很好!

这是一个普通的想法，一个日常的想法。每个家庭主妇现在都在思考这样的神经网络架构

细节是有趣的，除非你自己想出来，否则无处可寻。

 

https://github.com/Roffild/RoffildLibrary

讨论（希望这个主题不会再被撞到）。

https://www.mql5.com/ru/forum/245373

 
尤里-阿索连科。
算了吧 :)
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。
没关系的 :)
现在 我在谷歌上做vps...根据你的建议。微观。似乎很好，但我还没有达到这个模式。
是的，数据库是SQLite。好东西
 
尤里-阿索连科。
目前 在谷歌上做vps...根据你的建议。微观。似乎很好，但我还没有达到这个模式。

微软的azure上的其他一些免费产品）还没有检查，因为它们不需要

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

微软在azure上也有一些免费的东西）还没有看，因为我不需要它。

在。MS的赠品更小，更糟糕))
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