Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 949
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
¿Qué otra tendencia en la clasificación? Los errores de predicción de clase destrozarán la tendencia: no quedará nada de la tendencia.
Bueno, por qué no, yo sólo identifico las entradas, las salidas se elaborarán por arrastre, no por resultados de MO.
¡Por supuesto, por el amor de Dios!
¿Qué otros?
Los contaré.
Estoy deseando que llegue.
¡Esperando con interés!
Aquí.
El número de árboles necesarios ha aumentado, pero no el 100
Cuenta mal: debería contarse por columnas, peor que antes, pero sigue siendo muy decente
Error global: 17,1%, Error medio de clase: 18,83333%.
Matriz de error para el modelo Random Forest en Pred_027_2016_H2_T.csv [prueba] (recuentos):
Predicción
Actual -1 0 1 Error
-1 19963 5131 328 21.5
0 2259 37753 2104 10.4
1 404 5703 17597 25.8
Matriz de errores del modelo Random Forest en Pred_027_2016_H2_T.csv [test] (proporciones):
Predicción
Actual -1 0 1 Error
-1 21.9 5.6 0.4 21.5
0 2.5 41.4 2.3 10.4
1 0.4 6.3 19.3 25.8
Error global: 17,4%, Error medio de clase: 19,23333%.
La notable estabilidad del error es muy alentadora.
Aquí.
El número de árboles necesarios ha aumentado, pero no el 100
El error no es contar correctamente: hay que contar por columnas, peor que antes, pero aún así es muy decente
Gracias. Así que el conjunto de predictores no es tan malo, ¡y hay una razón para ampliarlo!
La sorprendente estabilidad del error es muy alentadora.
¿O tal vez la muestra es muy típica? Estoy pensando que, de alguna manera, deberíamos formarnos en un archivo de 2015, y probarlo en 2016 - hay tendencias globales de la dirección opuesta, creo que el sistema no será capaz de trabajar tan eficazmente allí.
Eh, me gustaría saber cómo hacer que funcione... Me pregunto si el andamiaje en Maxim's y aquí es el mismo por la lógica de la formación o no.
Gracias. Así que el conjunto de predictores no es tan malo, ¡y tiene sentido ampliarlo!
¿O tal vez la muestra es muy típica? Estoy pensando que de alguna manera debemos entrenar en un archivo de 2015, y comprobar en 2016 - hay tendencias globales de la dirección opuesta, creo que el sistema no será capaz de trabajar tan eficazmente allí.
Eh, me gustaría saber cómo hacer que funcione... Me pregunto si el andamiaje de Maxim y el de aquí son iguales en la lógica de la formación o no.
Lo escribí arriba, y lo repetiré:
PS.
Los predictores ya están en exceso.
Lo he escrito más arriba y lo vuelvo a repetir:
¿Por qué dividir un archivo cuando todo está ya dividido en dos archivos? Es que no sé cómo hacerlo en R, nadie me lo ha podido explicar, aparentemente estúpido.
PS.
Los predictores ya abundan.
En realidad no, eso no es todo lo que utilizo en el trading real, incluyendo el uso de ATS.
Realmente espero que la red pueda superar al EA optimizado en la historia :)
¿De dónde has sacado tantos faroles? ¿Los has escogido a mano para que se ajusten a tu estrategia? es una locura :)
la lógica del andamiaje debe ser +- la misma
Pero aquí hay un modelo diferente:
El resultado es que todo lo demás, aunque el modelo sea cualitativamente diferente, debería funcionar mal con sus datos.
Tenemos que poner al día el bosque aleatorio
Realmente espero que la red pueda superar al EA optimizado en la historia :)
¿Por qué dividir un archivo si todo está ya dividido en dos archivos? Es que no sé cómo hacerlo en R, nadie me lo ha podido explicar, supongo que soy tonto.
Dividir es pan comido, el problema es el prejuicio contra R.
Espero que la red sea capaz de superar a un Asesor Experto optimizado en la historia :)
¿Cuál es la necesidad de la red?