Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2473
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Guten Tag!
Ein kluger Kopf sagte einmal: - Ein neuronales Netz ist ein neuronales Netz, aber die Grundlage macht alles kaputt.
Wir vergeuden also unsere Zeit? Oder sind wir es?
Bitte erklären Sie mir das als Unerfahrener.
Ökonometrie ist eine großartige Wissenschaft. Aber sie sagt nichts aus, sie sagt nichts voraus. Sie stellt eine Tatsache fest. Man kann z. B. einen Bayes'schen Klassifikator erstellen, ihn lange und ausgiebig quälen und dann ökonometrisch und wissenschaftlich zu dem Schluss kommen, dass der Preis martingal ist, dass also die beste Strategie darin besteht, zu kaufen und gleichzeitig zu verkaufen.
Wenn das Ziel war es, den Preis martingale bestimmen, können Sie dort zu stoppen, und wenn nicht - untersuchen andere Faktoren.
Guten Tag!
Ein kluger Kopf sagte einmal: - Ein neuronales Netz ist ein neuronales Netz, aber die Grundlage macht alles kaputt.
Wir vergeuden also unsere Zeit? Oder sind wir es?
Bitte erklären Sie mir, wenn ich ein Ignorant bin.
Die Stiftung macht nichts kaputt, ebenso wenig wie neuronale Netze, Glas, Ökonometrie usw.
Es ist das Marktgleichgewicht, das alles kaputt macht.
und sonst nichts
Wonach suchen Sie? Das geht aus Ihren Artikeln überhaupt nicht hervor, sagen Sie es mir.
Es ist einfacher für mich, ein Video aufzunehmen und es auf YouTube hochzuladen, es ist einfacher, etwas deutlich zu zeigen, als Tonnen von Text zu schreiben. Genauer gesagt, wenn ich sage, dass ich bereits eine mögliche Lösung gefunden habe, wird sie vielen gefallen. Was den Rest der Artikel betrifft, so gibt es mehr Theorie, die hoffentlich für den einen oder anderen nützlich ist. Leider kann ich das nicht alles allein machen. Ich habe eine Menge Ideen, eine Menge Wissen, aber ich bin nicht genug von meiner eigenen Kraft für die Realisierung, so weit habe ich es geschafft, nur eine Lösung zu machen und ich muss es in der Dynamik zu überprüfen, aber ich habe keine Ressourcen für das... Im Moment fehlt es mir nur an Rechenleistung, der Rest ist alles, was nötig ist. Kurz gesagt, ich brauche Server, je mehr und je leistungsfähiger, desto besser. Hier ist ein Video:
https://youtu.be/NLA0u172oTw
Guten Tag!
Ein kluger Kopf sagte einmal: - Ein neuronales Netz ist ein neuronales Netz, aber die Grundlage macht alles kaputt.
Wir vergeuden also unsere Zeit? Oder sind wir es?
Bitte erklären Sie mir das, Sie Unwissender.
Die Teams verdienen jetzt Geld, d. h. der Händler verliert auf der Ebene der Unternehmensorganisation.
Jeder muss sich um seine eigenen Angelegenheiten kümmern.
Langfristig kann ein Händler handeln, aber je niedriger der Lärmpegel ist, desto mehr ist ein organisiertes Team erforderlich. Und es ist unsinnig, wenn ein Händler sein Geld allein verdient und es mit niemandem teilt.
Sie brauchen einen geeigneten Risikomanager.
Angemessene Händler
Angemessene Quanten
Mädchen, die die Klientel des Fonds bearbeiten
Vielleicht gibt es einige auf den unorganisierten Märkten, aber im Moment sind alle nicht effizient, sie verschwinden schnell.
gibt es eine Analyse, die schlechter oder besser ist, aber mit jeder Grundlage funktioniert, ein neuronales Netz in der Analyse beschäftigt ist, so kann es vorhersagen, wenn die Grundlage nicht viel beeinflussen
Das Zeitmanagement wird nicht durch eine Automatisierung aufgehoben ... einmal in 2 Wochen (wenn das FOMC zusammentritt) - verlassen Sie sich nicht auf TA, sondern nur auf FA (und einige Voraussetzungen in DB)... Sie trifft sich übrigens (trifft Entscheidungen über aktuelle Angelegenheiten ihrer BP Zahlungsbilanz) und sagt - zu verschiedenen Zeiten... also - so wie er es in dem Moment, in dem er spricht, gehört und verstanden hat, spielt es keine Rolle, und der Kleinhändler (als der Uninformierteste) versteht sowieso nur "a-post"... aber alle Nuancen des Timings (wer wann und zu welchem Zweck in den Markt einsteigt) muss man sich zumindest in allgemeinen Begriffen vorstellen...
Es ist einfacher für mich, ein Video aufzunehmen und es auf YouTube hochzuladen, es ist einfacher, etwas deutlich zu zeigen, als Tonnen von Text zu schreiben.
Das Problem ist, dass bei neuen Datenmodellen dieser Art sofort der Betrieb eingestellt wird und weder eine Kreuzvalidierung noch irgendetwas anderes hilft...
Und es spielt keine Rolle, welche Art von Referenzfunktion verwendet wird
ob es sich um eine polynomielle Annäherung oder
Filterkaskade oder
automatisch generierte Filterkaskade oder
Approximationskaskade aus linearer Regression (MGUA) oder
Angleichung durch konventionelle Oberschwingungen usw...
Im Grunde genommen spielt es keine Rolle, welche Referenzfunktionen für die Annäherung (Approximation) verwendet werden sollen, im Grunde ist alles gleich, das Problem ist ein anderes
Entweder sind die Daten falsch oder wir lehren sie falsch, da alle Methoden das gleiche Ergebnis haben...
+1
Das Zeitmanagement wurde nicht durch irgendeine Automatisierung abgeschafft... alle 2 Wochen (wenn der FOMC tagt) - verlassen Sie sich nicht auf TA, nur FA (und einige Voraussetzungen in DB)... Sie trifft sich übrigens (trifft Entscheidungen über aktuelle Angelegenheiten ihrer BP Zahlungsbilanz) und sagt - zu verschiedenen Zeiten... also - wie gehört, wie verstanden in dem Moment, in dem er spricht, spielt es keine Rolle, und der Kleinhändler (als der Uninformierteste) wird sowieso nur "a-after" verstehen... aber alle Nuancen des Timings (wer wann und zu welchem Zweck in den Markt einsteigt) muss man sich zumindest in allgemeinen Begriffen vorstellen...
в... Sie.... selbst.... Handel....?
FOMC.... sits.... nicht.... zwei.... mal.... в.... Monat, sondern....8..... mal.... в.... Jahr....
Die Tatsache, dass ich einen Vollautomaten erstellt habe, ist cool, aber das Problem ist, dass neue Datenmodelle dieser Art direkt in die tote Zone gehen und weder Kreuzvalidierung noch irgendetwas anderes ihnen hilft...
Und es spielt keine Rolle, welche Art von Referenzfunktion verwendet wird
ob es sich um eine polynomielle Annäherung oder
Filterkaskade oder
automatisch generierte Filterkaskade oder
Approximationskaskade aus linearer Regression (MGUA) oder
Angleichung durch konventionelle Oberschwingungen usw...
Im Grunde genommen spielt es keine Rolle, welche Referenzfunktionen für die Annäherung (Approximation) verwendet werden sollen, im Grunde ist alles gleich, das Problem ist ein anderes
Entweder sind die Daten falsch oder wir lehren sie falsch, da alle Methoden das gleiche Ergebnis haben...
Da ist etwas Wahres dran, aber ich habe mein Modell überprüft, und die Hauptsache ist, dass ich den Terminkurs kenne. Das Problem liegt in der Umschulung, bei der ein maximales Verhältnis zwischen den analysierten Daten und dem endgültigen Kriteriensatz angestrebt werden sollte. Andernfalls kommt es zu einer Datenkomprimierung, z. B. kann man Daten auf dem Parabeldiagramm analysieren und mehrere tausend Punkte nehmen und sie auf drei Koeffizienten A*X^2 + B*X + C reduzieren. Dort ist die Qualität der Datenkomprimierung höher - dort liegt die Zukunft. Die Umschulung kann durch die Einführung geeigneter skalarer Indikatoren für ihre Qualität unter Berücksichtigung dieser Datenkompression kontrolliert werden. In meinem Fall ist es einfacher - wir nehmen eine feste Anzahl von Koeffizienten und ziehen eine möglichst große Stichprobe, das ist weniger effizient, aber es funktioniert.