Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 786
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Was die Staaten betrifft, so ist das sehr richtig.
Ich habe einmal ein flüchtiges Beispiel wie dieses geschrieben. Es gibt eine Art See, in dem Fische schwimmen, die sich mit ihren Flossen an der Oberfläche festhalten, was Wellen verursacht, und außerdem weht der Wind. Und wir wollen erraten, wann die nächste Welle kommt.
Wir wissen vielleicht nichts über die Fische und ihre Bewegungen, über den Wind und andere Dinge, aber wir wissen, dass es sie gibt, und die Wellen sind nur eine Folge DIESER Bewegungen. Wer sind SIE? Ich weiß es nicht, aber wir können analytisch versuchen, ihre Position und Flugbahn sowie die Auswirkungen auf die Wellen zu bestimmen.
Letztlich handelt es sich um einen flüchtigen Prozess (Wellen) mit verborgenen Zuständen (Fische).
Oder speziell wir haben einen Preis mit Puppenspielern.
Was die Staaten betrifft, so ist das sehr richtig.
Ich habe hier einmal ein solches flüchtiges Beispiel geschrieben. Es gibt einen See, in dem die Fische schwimmen und mit ihren Flossen die Wellen an der Oberfläche auffangen, und der Wind weht. Und wir wollen mit denselben Wellen handeln.
Wir wissen vielleicht nichts über die Fische und ihre Bewegungen, über den Wind und andere Dinge, aber wir wissen, dass WER IST, und dass die Wellen nur die Folge DIESER Bewegungen sind. Wer sind SIE? Ich weiß es nicht, aber wir können analytisch versuchen, ihre Position und Flugbahn sowie die Auswirkungen auf die Wellen zu bestimmen.
Letztlich handelt es sich um einen flüchtigen Prozess (Wellen) mit verborgenen Zuständen (Fische).
Oder konkret haben wir einen Preis mit Puppenspielern.
Nun, das ist es, worauf das ganze RL, das du hasst, basiert :)
Es gibt eine unbekannte Umgebung und einen Agenten, der versucht, in dieser Umgebung etwas zu tun und Erfahrungen zu sammeln, indem er nach Mustern sucht und sich von einem Zustand zum nächsten bewegt.
RL ist ein Überflieger, der brutalste und rücksichtsloseste. Sie hat keine der notwendigen Eigenschaften, um nicht-stationäre Zeitreihen vorherzusagen.
Ich danke Ihnen!
Ich hätte mich fast nicht darauf eingelassen.
Ich danke Ihnen!
Ich hätte mich fast nicht darauf eingelassen.
Sie stützen sich auf schwachsinnige Urteile, ohne sich überhaupt mit dem Thema zu befassen.
Natürlich gibt es nichts, was auf dem Silbertablett serviert wird.
Und Sie haben keinen harten Overfit in Ihren Methoden, sollte man meinen :)) Overfit oder kein Overfit
Ich denke, Sie können für jeden einzelnen Balken trainieren und dann das Ergebnis der trainierten Vorhersage betrachten. Wenn es ein Muster gibt, dass die Vorhersage zu einem bestimmten Zeitpunkt besser funktioniert, dann können Sie in Zukunft nur diesen Zeitbereich verwenden.
Wenn Sie in einem bestimmten Fenster arbeiten, müssen Sie die gleiche Zeit verwenden. Der Rest der Gitterstäbe zwischen den Fenstern ist Schrott. Ich habe mir gedacht, da der Artikel über BOO wahrscheinlich nicht das Licht der Welt erblicken wird, und er hat eine gute Einleitung. Ich werde Rashid fragen, und wenn er mir die Möglichkeit gibt, werde ich sie hier bei BW veröffentlichen und die Vorhersagekraft der Regression überprüfen.
Es geht nicht darum, was in X Bars sein wird, sondern was in 10 Bars war, d.h. wenn X Pips in 10 Bars erreicht wurden, dann eröffnen wir.
Du verwechselst deinen Hintern mit deinem Daumen. Das tut mir leid. Ich bitte Sie aufrichtig, Ihre Gedanken und etwaige Gegenargumente in angemessener Weise darzulegen. Sie haben völlig recht, wir werden 10 Takte zurückblicken, um die Prognose 10 Takte später zu erhalten. So sind alle TS-NS normalerweise aufgebaut.
Wir erstellen zunächst die Prognose. Wir erhalten den Wert und entscheiden dann, welche Maßnahmen wir bei diesem oder jenem Wert ergreifen....
Wenn Sie in einem bestimmten Zeitfenster arbeiten, müssen Sie zu dieser Zeit unterrichten. Der Rest der Gitterstäbe zwischen den Fenstern ist Schrott. Ich habe mir gedacht, da der Artikel über BO wahrscheinlich nicht das Licht der Welt erblicken wird, und er hat eine gute Einleitung. Ich werde Rashid fragen, und wenn er mir die Möglichkeit gibt, werde ich sie hier bei BO veröffentlichen und die Vorhersagekraft der Regression überprüfen.
Du verwechselst die Kacke mit dem Finger. Es tut mir leid. Ich bitte Sie, Ihre Gedanken und Argumente gegen sie angemessen zu formulieren, wenn Sie welche haben. Sie haben völlig Recht, wir werden 10 Takte zurückblicken, um 10 Takte später eine Vorhersage zu erhalten. So sind alle TS-NS normalerweise aufgebaut.
Wir erstellen zunächst die Prognose. Wir erhalten seinen Wert und entscheiden dann, welche Maßnahmen wir bei diesem oder jenem Wert ergreifen....
Hmmm.... Ich denke wahrscheinlich darüber nach, wie ich Geld verdienen kann, und das System macht eine Vorhersage über die Position eines Balkens im Verhältnis zu einem anderen... Ich verstehe nicht, warum wir nicht mit Gewinnmitnahmen arbeiten wollen.
Sie stützen sich auf schwachsinnige Urteile, ohne sich überhaupt mit dem Thema zu befassen.
Natürlich gibt es nichts, was auf dem Silbertablett serviert wird.
Und bei überwachten Methoden gibt es keinen harten Overfit, sollte man meinen :))) Overfit oder Null-Genauigkeit
Bei Lehrermodellen weiß ich, was Überfütterung ist und wie man damit umgeht.
Ich habe bei Ihnen noch nie etwas über Überfütterung gesehen, und das erste Urteil zu diesem Thema stammt von Doc, und er schlägt keine Worte in den Wind und hat ein sehr gutes Verständnis von Überfütterung.
Lassen Sie uns also eine konkrete Widerlegung von Docs Worten vornehmen, ohne Emotionen.
Wir untersuchen die erste Datei, vorzugsweise mit Kreuzvalidierung, und schauen dann außerhalb dieser Datei. Und es ist wünschenswert, mehr als hundert Angebote zu haben.