Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3056

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mytarmailS #:
Es ist nur eine Zeile Code.

Und du hättest es selbst tun sollen, nur für dich, damit du dich nicht selbst betrügst....
Es ist also seltsam, dass du es immer noch nicht weißt, oder doch???? :) aber wir brauchen es nicht zu wissen:)

Irgendetwas zu diesem Thema? Es ist lustig zu lesen.
Nein - nun, Gott sei Dank
 
Maxim Dmitrievsky #:
Irgendetwas zu diesem Thema? Das ist witzig.
Nein, Gott sei Dank.

Gehört das nicht zum Thema?

Was ist daran so lustig?
 
Maxim Dmitrievsky #:

Auf der Matstat-Ebene, denke ich. Wenn im Durchschnitt mehrere Modelle bei der Vorhersage der gleichen Sache auf neuen Daten (auf der Validierungsunterstichprobe) falsch liegen, dann ist es überhaupt nicht vorhersehbar und wird auf "nicht handeln" verschoben

Sie können einen bestimmten Zeitpunkt und die entsprechenden Werte von Vorzeichen/Signalen als "dasselbe" betrachten.

Ich habe manchmal eine Neuanpassung vorgenommen (mit Wegwerfen des Mülls) und einen Quilt mit Löchern erhalten. Dann wurden die verbleibenden Quiltteile klassifiziert und einige Löcher gestopft, so dass bereits kleine Quilts entstanden - Inseln mit regelmäßiger Form, in denen ein Muster vorhanden ist. Danach wurde an jedem kleinen Quilt geübt, ohne etwas wegzuwerfen.


Auf diese Weise half das Overfitting, schnell Inseln der Vorhersagbarkeit zu identifizieren. Gleichzeitig konnte man sich die erneute Anpassung sparen.


Ich habe zum Beispiel lang anhaltende Muster gefunden, die 30 Minuten am Nachmittag andauern.

 
fxsaber #:

Manchmal habe ich den Quilt umgenäht (mit Abfall), so dass ein Quilt mit Löchern entstand. Dann habe ich die verbleibenden Quiltteile klassifiziert und einige der Löcher gestopft, so dass kleine Quilts entstanden - Inseln mit regelmäßiger Form, in denen ein Muster vorhanden ist. Danach habe ich an jedem kleinen Quilt geübt, ohne etwas wegzuwerfen.


Auf diese Weise half die Überanpassung, schnell Inseln der Vorhersagbarkeit zu identifizieren. Gleichzeitig half es, von der Überanpassung wegzukommen.


Ich fand zum Beispiel lang anhaltende Muster, die 30 Minuten am Nachmittag andauerten.

War der haarige Ball schon auf kleinen Decken unterwegs? :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Hat sich der haarige Ball schon auf kleinen Decken gewälzt? :)

Ja, sonst geht der Punkt verloren.

 
fxsaber #:

Ja, sonst geht der Sinn verloren.

Es kann auch durch Brot ausgedrückt werden, wenn man Teilstichproben ohne und mit Training mittels ols-Regressionskoeffizienten vergleicht (Schätzung des Effekts von "Treatment").

T=1 Stichproben mit Treatment, T=0 ohne, Mittelwert ist die Differenz, ob es im Durchschnitt einen Treatment-Effekt gab

Ich bin immer noch ein Anfänger in der Kausalinferenz.


 
Maxim Dmitrievsky #:

Beim Vergleich von Teilstichproben ohne und mit Training ist es auch möglich, das Through-Bread mittels ols-Regressionskoeffizienten auszudrücken (Schätzung des "Treatment"-Effekts).

T=1 Stichproben mit Treatment, T=0 ohne, Mittelwert ist die Differenz, ob es im Durchschnitt einen Treatment-Effekt gab

Ich habe eine Schwäche für Assoziationen. Ich habe null Verständnis für ME.

Ich habe immer noch eine Schwäche für kausale Inferenzen.

Es ist einfach ein schlechtes Kommunikationsformat und du bist komisch. Auf jeden Fall ein guter Anreiz zum Nachdenken, denn der Markt hat mich ganz schön auf die Palme gebracht.

 

die Graphen werden durch eine Zufallsfunktion erzeugt


Ist es möglich, von den echten???? zu unterscheiden

alle Candlestick-Konfigurationen, Eskimo, Übernahmen... es ist alles da.

library(quantmod)
library(xts)

len <- 20000

times <- seq(as.POSIXct("2016-01-01 00:00:00"), length = len, by = "sec")

random_prices <- cumsum(rnorm(len))
s <- as.xts(random_prices,order.by = times)
s <- to.period(s,period = "minutes",k = 5,indexAt = 'startof')

chart_Series(s)


Was ist real, was ist eine Illusion des Geistes?


Und die Technik meines Autors, präzise Eingaben zu machen, funktioniert auch dort, beim RANDOM!!! wie ist das überhaupt möglich?????

 

Sie können alle Arten von Trends und unterschiedlichen Situationen modellieren und dann die Parameter des TS berechnen


 

"In Kerzenständer gekleidet" Ihr Sinusmodell

Was ist eine Umkehrung in Form von Candlesticks nach dem Modell zweier Sinuskurven?

Das ist, wenn die Volatilität in großen Wellen auf statistische Tiefststände fällt.

Was ein Trendeinstieg ist, können Sie hier sehen.

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