Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 122
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Trolling es cool)))) hilarante...
No es para todos. Para qué sirve, dijo. Además, puede indicar un fallo del algoritmo o así. No lo hagamos
sobre sad)))) A Nickelodeon le gusta (sólo hay que ver la mierda que pone primero)), a ti te gusta, está bien))) Automático
¿que pasa?, ¡jodidamente genial!, puedes meter lo que quieras)) hilarante... Pero no son pasteles... comida rápida)))
Lo busqué por interés... En los mismos datos, obtengo tendencia=93,2%, prueba(aplicando el modelo a los nuevos datos)=92,7%.
"Fastfood_#9" (Probado: Cargar-> crear modelo-> captura de pantalla-> recargar-> crear modelo...) dio los siguientes resultados-
¿QUÉ ES ESO?
Lo que quiero decir es que hay que entender qué es esta red neuronal y qué hay que introducir en las entradas.
Hasta ahora no has llegado más allá de 25.000 patrones a las entradas.
Y deberías preguntarte si la red neuronal los ha aprendido estúpidamente.
¿O encontró una pieza mayor y aprendió de ella?
Lo que quiero decir es que hay que entender qué es esta red neuronal y qué hay que introducir en las entradas.
Hasta ahora no has llegado más allá de 25.000 patrones a las entradas.
Y deberías preguntarte si la red neuronal los ha aprendido estúpidamente.
¿O encontró una pieza mayor y aprendió de ella?
No sé lo que estás tratando de decir. ¿Puedes reformularlo?
Sé que mi modelo entiende perfectamente mis datos, pero el nuevo precio reacciona de forma diferente a los antiguos patrones, a menudo lo contrario
Sé que mi modelo entiende perfectamente mis datos, pero la reacción del nuevo precio a los antiguos patrones aprendidos es diferente, a menudo lo contrario
¿Y cómo se forman los patrones?
cómo, al igual que todos los demás... la red neuronal se forma durante el entrenamiento
cómo, al igual que todos los demás... una red neuronal forma un patrón cuando está aprendiendo.
¿Una red neuronal forma un patrón? - Pensaba que la red neuronal sólo aprende a reaccionar correctamente a los patrones. Un patrón es una determinada situación de mercado descrita mediante indicadores, dibujos geométricos u otras manipulaciones de los precios.
Entonces, ¿cómo se describe un patrón? - El mercado reacciona de manera diferente a los patrones en el futuro, no es porque no había ningún patrón, o más bien porque la forma en que lo describió como un patrón no es la forma en que el mercado reacciona realmente.
Hay otro punto muy importante. Si la red se entrena para dar respuestas demasiado "duras", en el futuro la más mínima desviación de la respuesta correcta será un error. Intenta formular respuestas más "suaves", entonces las cosas serán más divertidas.
1) ¿Una red neuronal forma un patrón? - Pensaba que la red neuronal sólo aprende a reaccionar ante patrones. Un patrón es una situación de mercado actual descrita por indicadores, construcciones geométricas u otras manipulaciones de los precios.
2) ¿Cómo se describe un patrón? -
3) En el futuro el mercado reacciona de forma diferente a los patrones, ¿no será porque no los hay, o más bien porque el mercado no reacciona realmente de la forma en que lo describes?
4) Hay otro punto muy importante. Si la red se entrena para respuestas demasiado "duras", en el futuro la más mínima desviación de la respuesta correcta será un error.
5) Intenta formular respuestas más "suaves", entonces será más divertido.
1) Hablamos una terminología diferente.... Una red neuronal recibe predictores (información) generalmente en forma de PA, normalmente indicadores, estos no son patrones, son predictores....
Cuando se entrena sobre los datos, la red divide estos datos en grupos de similitudes o clusters o patrones, lo que quiero decir cuando digo patrón...
2) Entiendo que usted llama patrones a los predictores, si es así utilizaré su terminología
3) Si no hubiera patrones sería un caos y aleatorio y la salida de mi red no sería una función casi 100% inversamente correlacionada con el precio(la inversa de los patrones aprendidos) sino una función cualquiera, sin relación con nada, pero no existe...
4)Se trata de un reciclaje####réplica mal entendida..... Sí, tienes toda la razón, estoy pensando en ello, pero hasta ahora no está funcionando, por eso estoy probando mi modelo únicamente en la negociación de nuevos datos, no en el reconocimiento de nuevos datos sino en la negociación de nuevos datos
5) Mi objetivo (respuestas) son los retrocesos, ¿cómo se pueden mitigar? He intentado hacer un objetivo que imite el take profit y el stop loss pero no obtengo ningún resultado interesante, quizás no he buscado lo suficiente, no lo sé.
1) Si no existieran patrones habría caos y aleatoriedad y la salida de mi red no sería una función casi 100% inversamente correlacionada con el precio(la inversa de los patrones aprendidos) sino una función aleatoria no relacionada, pero no existe...
2) Mis objetivos son los retrocesos, ¿cómo los suavizo? Intenté hacer uno de mis objetivos para simular el take profit y el stop loss, pero no obtuve ningún resultado interesante, tal vez no me fijé bien, no sé... 1) No tengo una respuesta para estos problemas...
Todavía no tengo respuesta a esta pregunta, ¿cómo puedo construir/detectar un patrón? - Me doy cuenta de que la pregunta es probablemente demasiado íntima, no tienes que responder.
2. Los giros en U ni siquiera son una respuesta demasiado "dura", sino que generalmente pertenecen a la categoría de "no sé de dónde y no sé qué". Aquí hay una inversión en la siguiente vela, ¿no? - ¿una más? - No, ¡se equivoca! - ¿Tal vez en la cuarta vela habrá una inversión? - Sí, se revirtió, se fue 150 puntos y se revirtió de nuevo, pero no, no fue un revés sino una corrección, aunque fue un revés de todos modos... No hay manera de definir la "inversión". - Significa que no hay posibilidad de enseñarlo, no sólo de antemano sino incluso en el momento actual.