Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 160
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
El 10% es la carga del depósito.
Si tienes un depósito de 1.000 dólares, lo cargas en un 10%: abres una operación por 100 dólares.
Ahora, ATENCIÓN, dependiendo del apalancamiento proporcionado por su corredor/entrenador usted puede comprar diferentes lotes - $10,000 (1:100), $5,000 (1:50), $20,000 (1:200).
P.D. fuckerbaby........
Mmmmm, presiento que pronto habrá un "avance" y todo se reducirá a "jugar por todo con un aumento del depósito y doblar cuando se pierde" je je....
En cuanto a los brokers, pueden tener un apalancamiento mayor, mientras que los que siguen tendencias pueden tener un apalancamiento menor, pero casi nadie, salvo un pringado, arriesgaría más del 2-3% del capital para una operación en una cartera, una cartera puede tener cientos de posiciones y estar cargada en más de dos tercios, pero incluso en teoría no deberían permitirles retirar de golpe más del 10% del capital, esto es una tontería, es propaganda de las cocinas de apuestas, sobre "optimización de depósitos" y chorradas similares
Muchas gracias pero el script no funciona como yo pensaba, los niveles son aún más bajos que con el primer método....
Me imaginé que no debía estar ligado a los precios de la calle, sino hacer algo así
pero solo redondea la escala de precios, por ejemplo tenemos un movimiento mínimo de 1 pip y hacemos un movimiento mínimo de digamos 20 pips pero cada movimiento de 20 pips contiene la suma del volumen que estuvo dentro de esos 20 pips..... Prefiero dibujarla, de lo contrario no entenderé ni una palabra.
aquí está el enlace a la figura.http://prntscr.com/ct8kgg
Lo intenté 10 veces
Creo que SanSanych preguntaba por el equilibrio entre aprendizaje y reciclaje. En el enlace el tipo habla de ideas interesantes sobre cómo hacerlo basándose en las probabilidades bayesianas.
https://postnauka.ru/video/55303
Creo que SanSanych ha preguntado por el equilibrio entre el aprendizaje y el reciclaje. En este enlace el tipo describe ideas interesantes de cómo hacerlo basándose en las probabilidades bayesianas.
https://postnauka.ru/video/55303
Gracias, lo he leído.
Creo que el autor es demasiado optimista.
El problema del sobreaprendizaje no se puede resolver en principio. El hecho es que el "sobreaprendizaje" es un problema metodológico de la ciencia como tal. Toda la ciencia tiene como objetivo encontrar algunas regularidades generalizadoras que, por un lado, describan bien un único fenómeno con cierta precisión y, por otro, abarquen una gama suficientemente amplia de fenómenos similares.
Tomemos la ley de gravitación de Newton.
A nivel doméstico, funciona con bastante precisión para una bola de acero, así como para todos los demás cuerpos compactos de materiales con un elevado peso específico. Pero para la pelusa del álamo no funciona en absoluto.
¿Dónde está el límite de esta ley?
Para los modelos de aprendizaje automático aplicados a los mercados financieros, he formulado un límite de este tipo aquí en este hilo: sólo se deben utilizar predictores para la variable objetivo que sean "relevantes" para la variable objetivo. ¿Puede aplicarse un enfoque bayesiano a lo "relevante"? No lo sé.
Pero observaré que mi formulación no es una revelación ni mucho menos. En estadística, la regla básica es: basura que entra, basura que sale. Pero el problema es que al definir "tener una relación" en estadística nos basamos en el concepto de "correlación", que siempre tiene algún significado. Y no existe la "no correlación". Por eso escribo "tener una relación", que necesariamente debe tener un significado de "ninguna relación", y luego alguna gradación cualitativa.
Uno de los métodos más frecuentes para hacer frente al sobreajuste en la modelización de máquinas es el principio de engrosamiento, que puede explicarse más claramente con el siguiente ejemplo.
Tomamos un polinomio y, aumentando su grado, reducimos el error de ajuste. Obtenemos un error del 5%, por ejemplo. A continuación, descartamos el último término del polinomio con la máxima potencia: el modelo se ha vuelto más tosco y el error ha aumentado, pero este polinomio puede aplicarse en muchos más casos.
Estoy convencido de que si los predictores de entrada no están despejados primero de los de ruido, es decir, son "irrelevantes" para la variable objetivo, el método de "coarsening" no funciona y otros métodos que utilizan el concepto de "importancia" de los predictores tampoco funcionan. Los algoritmos que calculan la "importancia" en función de la frecuencia de uso de un predictor en el ajuste del modelo son especialmente malos.
Cuál es el lugar del método propuesto en el artículo para resolver el problema que mencioné, no lo sé.
...
Tomemos la ley de gravitación de Newton.
A nivel doméstico, funciona con bastante precisión para una bola de acero, y para todos los demás cuerpos compactos de materiales con un elevado peso específico. Pero para la pelusa del álamo no funciona en absoluto.
¿Dónde está el límite de esta ley?
...
Aquí está sentado tal, en un foro, un escritor de la ciencia.
Dice frases científicas. Casi se cree a sí mismo.
Y todo porque "escribe" en un foro donde nadie puede contradecirle.
Foro equivocado. No una científica. Y Newton no responderá...
Y tal "escritor" da lugar a frases como: "A nivel doméstico funciona con bastante precisión para una bola de acero y para todos los demás cuerpos compactos de materiales con gran peso específico. Pero no funciona en absoluto para la pelusa de álamo".
Una palabra: econometrista...
Una palabra: econometrista...
STOPUFF
La ley de Newton no se aplica a la pelusa del álamo... al carajo.
Hola. Newton se ha retirado, estoy a favor de él.
La ley de Newton no se aplica a la pelusa del álamo... vas a recibir una gran cantidad de grasa.
Léalo con atención, por favor:
... A nivel doméstico... para la pelusa de álamo no funciona en absoluto...
Una palabra: econometrista...
Hola. Newton se ha retirado, estoy a favor de él.
Lea con más atención, por favor:
ya ves, una aspiradora no es un nivel doméstico. O si vives en algún lugar del espacio, entonces por supuesto, sí, es algo común.La ley funciona, incluso para la pelusa. Pero cuando se miran las cosas "a nivel doméstico", se obtiene lo que se obtiene....
¿Y si le dijera que no existe la "Ley de Newton" en la naturaleza? Y es sólo una fórmula derivada para simplificar los cálculos. Y la frase "la ley de Newton funciona o no funciona" implica que esta fórmula puede utilizarse para calcular algún proceso, o viceversa, no puede aplicarse debido a la complejidad del problema y a la naturaleza caótica del mundo.
Supongamos que hay una bola de acero. Conociendo su masa, se puede determinar la rapidez con la que caerá, la rapidez con la que llegará al suelo, etc., todo ello con bastante precisión. En el caso de una pelusa, sin embargo, hay tantas influencias sobre ella que aplicar las leyes de Newton no te ayudará a calcular dónde y cuándo caerá la pelusa. Incluso si te encierras en una habitación sin viento en el fondo del océano, incluso cualquier actividad sísmica cambiará y la pelusa no caerá donde la calculaste. Incluso un experimento tan complejo ya supera los límites de la ordinariez, pero sigue sin ser lo suficientemente preciso.
El comportamiento de la pelusa es una analogía del comportamiento de un símbolo de comercio de divisas. Puedes hacer un Asesor Experto con miles de fórmulas, pero todas ellas sólo describirán los fenómenos que observes en este proceso. Nunca entenderás del todo los procesos subyacentes, así que, sean cuales sean las fórmulas precisas que crees, sólo funcionarán en condiciones ideales, describiendo únicamente los fenómenos previamente observados. Y de hecho algo inesperado sucederá, y el mercado irá en contra de todas tus fórmulas y sacará todos tus stops.