Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 367
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
2 piezas con diferentes periodos, y un rsi.
Pero quiero un conjunto de NSs de auto-entrenamiento o uno pero muy fresco... usar constantemente un optimizador y esperar un milagro no es una opción
Si es complejo - se puede alojar en los servidores de Google, o azure, enseñarlo allí, y luego enviar un bot a un servidor y obtener los resultados ... y ya está, sin estrés en un ordenador o VPS ... la idea es un millón . Es decir, entrenamos una red neuronal normal en una nube adecuada, y el terminal se utiliza para operar de forma sencilla y obtener resultados
Entonces la segunda opción - pegar en NS todo lo que tienes. Pero hay dos PEROS:
¿Por qué todo?
Hay un método que ha sido probado durante siglos. Ni siquiera un método, sino una ciencia con mayúsculas.
Se llama astrología.
Todo es científico, todo está en las cajas. Si lo metes en redes neuronales, seguro que dan mucho dinero. Lo principal es ser infalible.
Intentaré alimentar mi NS, y calcular la correlación con el objetivo, sólo por interés) Sólo necesito codificar el cálculo de la correlación de las entradas con las salidas. Tal vez pueda hacerlo hoy... entonces escribiré la correlación que tienen.
Creo que es posible encontrar un período de reg cuando están bien correlacionados
Intentaré alimentar mi NS, y calcular la correlación con el objetivo, sólo por diversión) Sólo necesito codificar el cálculo de la correlación de las entradas con las salidas. Tal vez pueda hacerlo hoy... entonces escribiré la correlación que tienen.
¿Por qué te metes con la correlación?
Dmitry te dijo algunas herramientas arriba. Esto no es una invención suya. La selección de los predictores es una de las piezas más importantes del dataminig.
No te dejes engañar por ello.
Ten cuidado. Está todo archivado. Allí hay tres funciones. Funcionan perfectamente.
¿Por qué te metes con la correlación?
Dimitri te dio algunas herramientas arriba. Esto no es una invención suya. La selección de los predictores es una de las piezas más importantes del dataminig.
No te dejes engañar por ello.
Ten cuidado. Está todo archivado. Allí hay tres funciones. Todos funcionan bien.
¿Por qué te metes con la correlación?
Dimitri te dio algunas herramientas arriba. Esto no es una invención suya. La selección de los predictores es una de las piezas más importantes del dataminig.
No te dejes engañar por ello.
Ten cuidado. Está todo archivado. Allí hay tres funciones. Todos funcionan bien.
¿Ha ganado mucho con ese enfoque? ;) Con tus karets y datamining... es hora de conocer el honor)). Si puedo decir que la minería de datos es una cosa intuitiva para el trader más o menos experimentado, y casi no se necesita el data maker, tal vez a veces para algunas cosas no obvias, pero otras cosas son obvias... Es como usar la calculadora todo el tiempo, y lo mismo para los principiantes. Es como usar una calculadora todo el tiempo o sólo aprender la tabla de multiplicar... Es como un papeleo sin resultado, sólo un proceso por el proceso... si no sabes dónde buscar NUNCA lo encontrarás en un dataminer. Esto ya ha sido confirmado por muchas personas aquí que nunca han encontrado buenos predictores.
¿Ha ganado mucho con ese enfoque? ;) Con sus carros y datamining... hay que conocer el honor)). A veces, para algunas cosas no obvias, pero para el resto - todo está claro... Es como usar la calculadora o simplemente aprender una hoja de cálculo. Es como usar una calculadora todo el tiempo o simplemente aprender la tabla de multiplicar... Es como un papeleo sin resultado, sólo un proceso por el proceso... si no sabes dónde buscar NUNCA lo encontrarás en un dataminer. Esto ya ha sido confirmado por muchas personas aquí que nunca encontraron buenos predictores.
Creo que SanSanych se refería a no tomarse la molestia de escribir sus propios códigos, sino a utilizar funciones ya hechas de R
Tengo una hipótesis nula hasta ahora sólo - datamining es acerca de nada y no es necesario en absoluto si usted no sabe lo que quiere ... como usted no sabe lo que quiere de una red neuronal ahora ... ¿cuál es la probabilidad de éxito en este caso?
O hacer una búsqueda completa de todo tipo de predictores mediante datamining o qué... sin la más mínima genética... bueno, el resultado, de nuevo, es obvio...
Hasta ahora tengo una hipótesis nula simplemente - el datamining no tiene nada que ver y es innecesario si no se sabe lo que se quiere... aquí se está ahora sin saber lo que se quiere de una red neuronal... ¿cuál es la probabilidad de éxito en este caso?
Lo primero que quiero es hacer que la NS existente funcione correctamente, y luego buscaré los predictores adecuados, y el objetivo final es ganar dinero, como todos aquí).
Y en idea debería ser así: ya tengo TS, pero no puedo formalizarla correctamente y seleccionar parámetros para ella, le pediré a NS que lo haga :)) O simplemente algún clasificador simple, usando a Reshetovsky como ejemplo, para empezar