Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3060
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Ich habe 300 gewinnbringende, langjährig trainierte Modelle, wer braucht? ich kann die besten zu einem Bot zusammenstellen.
privat, kompilierte Modelle sind hier nicht willkommen. Kostenlos, nicht für kommerzielle Nutzung.
Wieder ein Code, der bei mir nicht funktioniert. Wenn Sie ernsthafte Diskussionen führen wollen, sollten Sie reproduzierbare Ergebnisse vorlegen.
Der Code funktioniert und ist reproduzierbar.
Der Code funktioniert und ist reproduzierbar.
Ja, es funktioniert - wir haben es herausgefunden - ich hatte die falsche Version von R.....
Können Sie mir sagen, wie man daraus 10-Jahres-Minutenkurse erstellt und in den MT5 lädt, so dass es möglich ist?
Der Code funktioniert und ist reproduzierbar.
Niemand hat ihn je angezweifelt ;))))
Er installiert für jede Bibliothek eine neue Version von R und spekuliert dann, ob die Entwickler dumm sind oder nicht.... )))
Es ist lustig. Und traurig.... Und ekelhaft...
kauen wir in unserer Freizeit weiter auf Cauzal herum.
durch gewaltsame Gehirninjektionen
Der erste Teil, in dem die Tanten verschiedene Lernende vergleichen.
Der erste Teil, in dem die Tanten verschiedene Lernende vergleichen.
Ich schaue mir das gerade an, und bisher habe ich nur diese Idee: Der so genannte Effekt ist im Grunde ein Fehler bei einer verzögerten Stichprobe.
Mit anderen Worten, es ist eine Art Rechtfertigung für alles, was schief läuft. Aber ich verstehe nicht, wo die genaue Ursache zu finden ist.....
Und worin sehen Sie den Sinn dieser Forschung für den Handel?
Und worin sahen Sie den Sinn dieser Forschung für den Handel?
Sie müssen deren Marketing-Definitionen in normale menschliche Sprache übersetzen, um herauszufinden, wie man sie einbauen kann.
Grob gesagt: Es gibt eine Gruppe von Zügen mit einem Tritment in Form eines trainierten Modells, sagen wir mal, es gibt eine Testgruppe (Kontrollgruppe) ohne Tritment. Alle anderen Schlussfolgerungen und die Verbesserung des Modells erfolgen nach den vorgeschlagenen Methoden. Vielleicht ist das keine ganz korrekte Analogie.
Betrachten Sie es einfacher: Sie führen ein beliebiges Tritment (Ursache) durch und analysieren dann die Auswirkungen durch alle Arten von randomisierten Tests. Sie erhalten eine Kausalanalyse.
müssen Sie deren Marketing-Definitionen in normale menschliche Sprache übersetzen, um herauszufinden, wie man sie einschraubt.
Grob gesagt: Es gibt eine Gruppe von Auszubildenden mit einer Zerreißprobe in Form eines trainierten Modells, sagen wir, es gibt eine Testgruppe (Kontrollgruppe) ohne Zerreißprobe. Alle anderen Schlussfolgerungen und die Aufwertung des Modells werden nach den vorgeschlagenen Methoden durchgeführt.
Betrachten Sie es einfacher: Sie führen ein beliebiges Tritment (Ursache) durch und analysieren dann die Auswirkungen durch alle Arten von randomisierten Tests. Sie erhalten eine Kausalanalyse.
Vielleicht habe ich den Zweck von all dem nicht verstanden.... Aber ich hatte den Eindruck, dass das Ziel darin besteht, den Einfluss eines neuen Faktors auf den Indikator (Preis oder etwas anderes - Regression ist meist ein Beispiel) zu ermitteln, den man sich als Ausreißer des vergangenen Wertes des Prädiktors vorstellen kann. Dann sollte die Aufgabe darin bestehen, diese Ausreißer zu erkennen, wenn die Chronologie der Ereignisse unverändert bleibt (man kann keine Stichprobenlinien für Zeitreihen randomisieren). Und es stellt sich heraus, dass es sich um ein seltenes Ereignis oder eine einmalige Änderung handelt. Dann genügt es, die Veränderungen in der Verteilung des Prädiktorindexes über ein festes Zeitfenster zu betrachten. Die Prädiktoren, die eine solche Änderung aufweisen, sind die Ursache (oder vielleicht auch nicht - hier habe ich nicht verstanden, wie man die Ursache oder Wirkung bestimmt), und wenn diese Änderungen an verschiedenen Stellen des Tests häufiger zu dem Effekt "das Modell funktioniert nicht" führen, dann müssen wir das Modell mit diesen Prädiktoren sorgfältiger arbeiten lassen....