Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 367
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2 Stück mit unterschiedlichen Zeiträumen und ein rsi.
Aber ich will ein Ensemble von selbst-trainierenden NSs oder eine, aber sehr cool... ständig mit einem Optimierer und hoffen auf ein Wunder ist keine Option
Wenn komplex - Sie können es auf Google-Servern, oder Azure, lehren es dort, dann senden Sie einen Bot auf einen Server und erhalten die Ergebnisse ... und das ist es, kein Stress auf einem Computer oder VPN ... die Idee ist eine Million . D.h. wir trainieren ein normales Neuronetz in einer geeigneten Cloud, und das Terminal wird für den einfachen Handel und das Abrufen von Ergebnissen verwendet
Dann die zweite Option - alles, was Sie haben, in NS stecken. Aber es gibt zwei ABERs:
Warum alles?
Es gibt eine Methode, die sich seit Jahrhunderten bewährt hat. Nicht einmal eine Methode, sondern eine Wissenschaft mit großem T.
Das nennt man Astrologie.
Es ist alles wissenschaftlich, es steht alles in den Kisten. Wenn Sie es in neuronale Netze stecken, werden diese mit Sicherheit eine Menge Geld einbringen. Die Hauptsache ist, dass sie narrensicher sind.
Ich werde versuchen, sie in mein NS einzuspeisen und die Korrelation mit dem Ziel zu berechnen, nur so aus Interesse) Ich muss nur die Berechnung der Korrelation von Eingängen und Ausgängen codieren. Vielleicht kann ich es heute tun... dann schreibe ich auf, wie sie korreliert sind.
Ich denke, es ist möglich, einen Zeitraum zu finden, in dem sie gut korreliert sind.
Ich werde versuchen, mein NS damit zu füttern und die Korrelation mit dem Ziel zu berechnen, nur so zum Spaß) Ich muss nur die Berechnung der Korrelation der Eingänge mit den Ausgängen codieren. Vielleicht kann ich es heute tun... dann schreibe ich auf, wie sie korreliert sind.
Warum hacken Sie auf der Korrelation herum?
Dmitry hat Ihnen oben ein paar Werkzeuge genannt. Dies ist nicht seine Erfindung. Die Auswahl der Prädiktoren ist einer der wichtigsten Bestandteile der Datenverarbeitung.
Lassen Sie sich davon nicht täuschen.
Passen Sie auf sich auf. Es ist alles aufbewahrt. Dort gibt es drei Funktionen. Sie funktionieren perfekt.
Warum hacken Sie auf der Korrelation herum?
Dimitri hat Ihnen oben einige Werkzeuge genannt. Dies ist nicht seine Erfindung. Die Auswahl der Prädiktoren ist einer der wichtigsten Bestandteile der Datenverarbeitung.
Lassen Sie sich davon nicht täuschen.
Passen Sie auf sich auf. Es ist alles aufbewahrt. Dort gibt es drei Funktionen. Sie funktionieren alle einwandfrei.
Warum hacken Sie auf der Korrelation herum?
Dimitri hat Ihnen oben einige Werkzeuge genannt. Dies ist nicht seine Erfindung. Die Auswahl der Prädiktoren ist einer der wichtigsten Bestandteile der Datenverarbeitung.
Lassen Sie sich davon nicht täuschen.
Passen Sie auf sich auf. Es ist alles aufbewahrt. Dort gibt es drei Funktionen. Sie funktionieren alle einwandfrei.
Haben Sie mit einem solchen Ansatz viel verdient? ;) Mit Ihren karets und datamining... es ist Zeit, die Ehre zu kennen)). Wenn ich sagen kann, dass Data Mining eine intuitive Sache für mehr oder weniger erfahrene Händler ist, und Sie fast nicht brauchen Data Maker, vielleicht manchmal für einige nicht offensichtliche Dinge, aber andere Dinge sind offensichtlich ... Es ist wie mit Taschenrechner die ganze Zeit, und das gleiche für Anfänger. Das ist so, als würde man die ganze Zeit einen Taschenrechner benutzen oder nur das Einmaleins lernen... Es ist wie Papierkram ohne Ergebnis, nur ein Prozess um des Prozesses willen... wenn man nicht weiß, wo man suchen muss, wird man es NIE in einem Dataminer finden. Dies wurde bereits von vielen Leuten hier bestätigt, die nie gute Prädiktoren gefunden haben.
Haben Sie mit einem solchen Ansatz viel verdient? ;) Mit deinen Kutschen und Datamining... muss man die Ehre kennen)). Manchmal, bei einigen nicht offensichtlichen Dingen, aber beim Rest ist alles klar... Es ist, als würde man einen Taschenrechner benutzen oder eine Tabellenkalkulation lernen. Das ist so, als würde man die ganze Zeit einen Taschenrechner benutzen oder nur das Einmaleins lernen... Es ist wie Papierkram ohne Ergebnis, nur ein Prozess um des Prozesses willen... wenn man nicht weiß, wo man suchen muss, wird man es NIE in einem Dataminer finden. Dies wurde bereits von vielen Leuten hier bestätigt, die nie gute Prädiktoren gefunden haben.
Ich denke, SanSanych meinte damit, dass man sich nicht die Mühe machen sollte, eigene Codes zu schreiben, sondern vorgefertigte Funktionen von R verwenden sollte
Ich habe so eine Nullhypothese bisher nur - Datamining ist umsonst und wird überhaupt nicht gebraucht, wenn man nicht weiß, was man will... so wie man nicht weiß, was man jetzt von einem neuronalen Netz will... Wie hoch ist die Erfolgswahrscheinlichkeit in diesem Fall?
Oder eine VOLLSTÄNDIGE Suche nach allen möglichen Prädiktoren mittels Datamining oder was auch immer? ohne auch nur die geringste Genetik... nun, das Ergebnis ist wiederum offensichtlich...
Ich habe so eine Nullhypothese bisher einfach - Datamining ist umsonst und wird überhaupt nicht gebraucht, wenn man nicht weiß, was man will... hier ist man sich nun nicht sicher, was man von einem neuronalen Netz will... Wie hoch ist die Erfolgswahrscheinlichkeit in diesem Fall?
Als Erstes möchte ich dafür sorgen, dass die bestehenden NS richtig funktionieren, und dann werde ich nach den richtigen Prädiktoren suchen, und das Endziel ist es, Geld zu verdienen, wie jeder hier).
Und in der Idee sollte es so sein: Ich habe bereits TS, aber ich kann es nicht richtig formalisieren und Parameter dafür auswählen, ich werde NS bitten, es zu tun :)) Oder ein einfacher Klassifikator am Beispiel von Reshetovsky für den Anfang