Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3351
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eineLektüre für einen Abend mit Wodka, Wildbret und Gurken.
das Thema entwickeln und versuchen, in meinem Kopf Ansätze aus verschiedenen MOSH-Disziplinen zu verbinden.
für die Medizin.
wo die Graphen zwischen zwei parallelen Linien krabbeln,
was nichts im Vergleich zu den Finanzmärkten ist.
---
Ich habe den Gradientenabstieg über das Wochenende geraucht.
Man kann es auch ohne den IOD im Handumdrehen machen.
d.h. Annäherung an das Extremum:
x0-x1
x0-x2
x0-x3
usw.
Da ist natürlich etwas dran.
für die Medizin.
wo die Graphen zwischen zwei parallelen Linien kriechen,
was nichts im Vergleich zu den Finanzmärkten ist.
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Gradientenabstieg über das Wochenende geraucht.
Sie können es ohne die MoD in einem Herzschlag zu tun.
D.h., eine Annäherung an das Extremum:
x0-x1
x0-x2
x0-x3
usw.
da ist natürlich etwas dran.
Sie haben immer geschrieben, dass Preisschritte keine Vorhersagekraft haben. Aber trotzdem verwenden Sie sie weiterhin ausschließlich. Warum?)
Sie haben immer geschrieben, dass Preisschritte keine Vorhersagekraft haben. Aber trotzdem verwenden Sie sie weiterhin ausschließlich. Warum?)
Der Preis muss eine Geschichte erzählen.
Sie haben immer geschrieben, dass Preisschritte keine Vorhersagekraft haben. Aber trotzdem verwenden Sie sie weiterhin ausschließlich. Warum?)
Ich empfehle allen Experten für maschinelles Lernen, ihre Modelle an meinen Daten zu testen.
Weltstaatsanleihenindex zur Vorhersage des Euro-Dollar-Wechselkurses, Zeitrahmen 15 Minuten.
https://drive.google.com/file/d/1W4TOLbZCTCs3hEvGvptGxvTE6_r2TrWW/view
Meine letzten beiden Artikel beschreiben auf einer einfachen Ebene und ohne Nuancen so ziemlich alle diese Ansätze. Sagen wir, sie beschreiben sie nicht, aber sie kommen ihnen nahe. Ich überprüfe jetzt die Details dessen, was sie erforscht haben. Zum Beispiel unterscheidet sich die induktive von der transduktiven Konformität nur durch einen oder zwei Klassifikatoren, getrennt für jede Klassenbezeichnung. Letztere sind besser (genauer) bei der Schätzung des Posteriors. Und ich habe die induktive Methode verwendet. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Modelle durch Hinzufügen und Verwerfen jeder Stichprobe neu zu trainieren, um eine genauere Schätzung zu erhalten. Das ist sehr teuer, aber ziemlich effizient. Man kann aber auch einfache und schnelle Klassifikatoren verwenden. Darüber habe ich auch beim Training auf Stümpfen geschrieben.
so wie hier, hm?
So wie hier, oder?
Zufallsbewegung.
Es sollte nicht auf diese Weise gemacht werden.
Kumulative Inkremente bis zum 100sten Balken sehen so aus: 405,410,408 pts, während die Balkeninkremente 5,4,-2 pts bleiben ...
Bei kumulativen Trends bleiben sie erhalten, bei Balkeninkrementen sind sie fast unsichtbar. Nun, wenn sie gemischt sind, wie in dem Artikel, wird es eine Wanderung um 0.
Ich dachte, jeder hier zählt Inkremente von 0 bar....