Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 696
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Eso es más preciso.
doble pr2 = (pr!=0?log(pr):0);
Correcto, cero, gracias.
Quiero probar estas cosas para las tareas de clasificación, se ven bien
Figura 1. Paso 2, Paso 3).
No me interesan tanto los resultados como la metodología para probar y comparar modelos. Siempre hay que recordar que hay que enseñar, probar los modelos en datos de entrada artificiales, y en datos reales - es una comprobación con el resultado "esto es lo que resultó".
No me interesan tanto los resultados como la metodología para probar y comparar modelos. Hay que recordar siempre que la enseñanza, la prueba de los modelos debe hacerse con datos de entrada artificiales, mientras que la prueba con datos reales es una comprobación con el resultado "así es como ha funcionado".
¿Con qué datos artificiales? ¿Qué quiere decir con estos datos?
Sorprendido.
¿Qué clase de datos artificiales son esos? ¿Qué quiere decir con estos datos?
Sorprendido.
Está en el artículo.
Los datos de entrada tienen que tener unas características bastante determinadas y sólo entonces se puede ver el comportamiento significativo del modelo en:
Y luego en lo que Dios ha enviado.
¡Chicos y chicos! Mi pregunta es la siguiente. Estoy usando el indicador, quiero rehacerlo en EA, encontré un video de cómo rehacerlo. El problema es que el indicador no aparece en el método no puedo averiguar lo que está pasando. No puedo entenderlo. Dame algunas indicaciones sobre lo que debo hacer.
En MT se pulsa el indicador con el botón directo y se selecciona "cambiar", si no existe tal elemento, significa que no hay fuente y no se puede cambiar.
Esto está en el artículo.
Los datos de entrada deben tener unas características bastante determinadas y sólo así podremos ver un comportamiento significativo del modelo en:
Y luego en lo que Dios ha enviado.
Este artículo académico examina las series temporales creadas artificialmente con diversas distorsiones predeterminadas sin referencia a datos reales (un caballo esférico en el vacío). El objetivo del estudio era determinar cómo reaccionan los distintos modelos a esas distorsiones en la CT y qué operaciones de preprocesamiento afectan a la calidad de los modelos.
Las conclusiones del documento son:
Tenemos una gran cantidad de datos de entrada del mercado de divisas y del mercado de valores. ¿Por qué necesita datos artificiales? Tome datos reales, transfórmelos, reduzca la dimensión, etc. y utilícelos para probar varios modelos. Todo lo demás es falso.
Buena suerte
He aprendido a predecir la SMA(12) aquí por accidente. Este es un gráfico de la divergencia entre la media móvil y su predicción de un paso adelante.
Si se utiliza un predictor de este tipo que mira un paso adelante, entonces... Pero no es el precio...
¿O hay alguna otra forma de utilizarlo?
He aprendido a predecir la SMA(12) aquí por accidente. Este es un gráfico de la divergencia entre la media móvil y su predicción de un paso adelante.
Si se utiliza un predictor de este tipo que mira un paso adelante, entonces... Pero no es el precio...
¿O hay alguna otra forma de utilizarlo?
Hace unas páginas escribí que predecir por un paso MA es una obviedad. Alrededor del 70% de las predicciones son correctas. El problema es que es imposible operar con esos datos. Lo que ocurre es que las predicciones se justifican en lugares donde todo está claro sin ellas. Es decir, en segmentos suaves.
Dime que TF hiciste 1 paso adelante, y probablemente mañana o pasado, daré un resultado similar al tuyo en la predicción de valores MA. Hoy estoy ocupado.
Ya escribí hace unas páginas que predecir el paso de la IA era una obviedad. Alrededor del 70% de las predicciones son correctas. El problema es que es imposible operar con estos datos. Lo que ocurre es que las predicciones se justifican en lugares donde todo está claro sin ellas (las predicciones). Es decir, en segmentos suaves.
Dime que TF hiciste 1 paso adelante, y probablemente mañana o pasado, daré un resultado similar al tuyo en la predicción de valores MA. Hoy estoy ocupado.
Todo lo que intento predecir suele tener un error de al menos el 30%, y aquí hay una cosa tan extraordinaria, pero inútil
Bueno, quizá alguien tenga alguna idea, los valores futuros son muy importantes en el aprendizaje automático.