Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 798
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Se refería a que ya tiene el MdD que necesita, sólo es cuestión de un pequeño pero gran acuerdo para nosotros
¿Cuál? No seas perezoso para explicar.... :-)
¿Cuál? No seas perezoso para explicar.... :-)
Aquí está:
Foro sobre comercio, sistemas de comercio automatizados y prueba de estrategias de comercio
Aprendizaje automático en el trading: teoría y práctica (Trading and Beyond)
Maxim Dmitrievsky, 2018.03.31 14:27
Me interesa el análisis de la varianza y todo lo que tenga que ver con las probabilidades (incluidas las condicionales) y las series no estacionarias (nuevos métodos, desarrollos)
ya he terminado de estudiar el MO y he sacado lo que necesitaba de él
Si tengo algo que decir sobre el tema lo debatiré, todo lo demás me parece una tontería y un paso demasiado grande.
Ya veo. Así que ya no te interesa el Ministerio de Defensa... Lo siento, no lo sabía....
Ya he escrito muchas veces que los métodos utilizados aquí son abrumadoramente inadecuados para la previsión de series temporales
los nuevos estudios tocan cada vez más este tema, pero aquí no se habla de ello
lo único que alguien sugirió es Alexander, pero creo que deberíamos buscar en algún lugar del barrio, no allí
el enfoque probabilístico también fue mencionado aquí por Yury Asaulenko, pero ni él ni nadie pudo mostrar o revelar el potencial del tema
Ahora estoy escribiendo sobre métodos no paramétricos en los que sólo el precio y sus derivados son un predictor
Personalmente, el objetivo para mí siempre ha sido encontrar un algoritmo que me lleve siempre a un buen resultado, a pesar de su volatilidad. Es un poco como On. Fuera. Dinero. ¿No es bonito? Hacer siempre las mismas acciones y obtener el mismo buen resultado y no molestar, salvo por aburrimiento y curiosidad por... :-)
Así es como debería ser. Exactamente "fuera, masa" y nada más.
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Ya he escrito muchas veces que los métodos utilizados aquí son abrumadoramente inadecuados para la previsión de series temporales
los nuevos estudios tocan cada vez más el tema, pero aquí no se habla de ello
lo único que alguien sugirió es Alexander, pero creo que hay que buscar en algún lugar del barrio, no allí
el enfoque probabilístico también fue mencionado aquí por Yury Asaulenko, pero ni él ni nadie pudo mostrar o revelar el potencial del tema
Ahora escribo sobre los métodos no paramétricos en los que el precio y sus derivados son el único predictor
¿Y yo, Max? Al fin y al cabo, he resuelto el problema y he obtenido un método estable para obtener modelos que tienen garantizado su funcionamiento en el futuro, aunque no todo lo que me gustaría, pero sí lo suficiente como para ganar......
¿Y yo, Max? He resuelto el problema y he conseguido un método estable para conseguir modelos que tienen garantizado su funcionamiento en el futuro, aunque no todo el tiempo que me gustaría, pero sí el suficiente para ganar dinero......
¿Qué es lo que dices todo el tiempo? Tu sistema es cero en promedio.
¿Qué es lo que dices todo el tiempo? Tienes un sistema a cero de media.
Pues bien, ahora está siendo testigo de la prueba práctica de la idoneidad del enfoque. Seguro que lo tendrás cuando pases de la investigación a la práctica. Por regla general, en ese momento ya no se busca nada y no se experimenta, sino que simplemente se utiliza el resultado del trabajo duro de muchos años. IMHO.....
Por supuesto, no puedo dejar de investigar y seguir avanzando y evolucionando, pero me aburro, porque el robot manda y es mejor no interferir, mientras me pica el gusanillo de hacerlo, porque estoy acostumbrado a buscar algo e inventar diferentes algoritmos, sin olvidarme de mantener la TS básica en funcionamiento, dedicando todo el tiempo que requiera.
Por ejemplo, ahora voy a hacer un sorteo de fútbol, que será otra prueba, ciertamente significativa, de la adecuada comprensión de la esencia del aprendizaje automático. Si el resultado es positivo, por supuesto...
Porque conseguir resultados igual de buenos en áreas completamente diferentes es precisamente lo que se llama profesionalidad.
Supongamos que tienes un sistema que ha dado buenos resultados en el ámbito forense y luego recibes una oferta para utilizarlo en medicina. ¿Qué? ¿Te vas a negar?
Pues bien, ahora está siendo testigo de la prueba práctica de la idoneidad del enfoque. Estoy seguro de que también la tendrá cuando pase del campo de la investigación a la práctica. Por regla general, en ese momento ya no se busca nada y no se experimenta, sino que simplemente se utiliza el resultado del trabajo duro de muchos años. IMHO.....
Por supuesto, no puedo dejar de investigar y seguir avanzando y evolucionando, pero me aburro, porque el robot manda y es mejor no interferir, mientras me pica el gusanillo de hacerlo, porque estoy acostumbrado a buscar algo e inventar diferentes algoritmos, sin olvidarme de mantener la TS básica en funcionamiento, dedicando todo el tiempo que requiera.
Por ejemplo, ahora voy a hacer un sorteo sobre el fútbol, que será otra prueba, ciertamente significativa, de la comprensión adecuada del aprendizaje automático. Si el resultado es positivo, por supuesto...
Porque conseguir resultados igual de buenos en áreas completamente diferentes es precisamente lo que se llama profesionalidad.
Supongamos que tienes un sistema que ha dado buenos resultados en el ámbito forense y luego recibes una oferta para utilizarlo en medicina. ¿Qué? ¿Vas a decir que no?
¿Estás loco? ¿Dónde están las pruebas?
te equivocas al preguntar, seguro que es "en general"
¿Estás loco? ¿Dónde están las pruebas?
No deberías haber preguntado. Seguro que es "en general".
¿Qué tipo de prueba necesitas? No entiendo... ¿No es el comercio en tiempo real la prueba más fiable? ¿O todavía quieres ver todo el historial en el probador....