Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1166
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¿Y en qué modelos puedo ajustar lo que necesito: los límites de valor de las respuestas correctas?
No lo creo... estas métricas muestran la generalizabilidad del modelo. Se puede variar la configuración del propio modelo para que los errores cambien, por ejemplo... añadir regularización o lo que sea... en fin al revés - como quieres, no funciona
y el planteamiento del problema no es muy claro en absoluto...
sabes, tal vez chick te pueda decir :) o puedes buscar la configuración en youtube :) yo sinceramente no me metí en eso
ninguna, creo... estas métricas muestran la generalizabilidad del modelo. Se puede variar la configuración del propio modelo para que los errores cambien, por ejemplo... añadir regularización o lo que sea... en fin al revés - como quieres, no funciona
y el planteamiento del problema no es muy claro en absoluto...
sabes, tal vez chick te pueda decir :) o puedes buscarlo en youtube, yo sinceramente no me metí en ello
Video por supuesto que he visto.
Es extraño que nadie establezca tal objetivo, porque para las estrategias de tendencia es obvio - el 30% de las entradas exitosas cubrirá fácilmente el 40-60% de las no exitosas, lo que necesito del modelo. No necesito un cien por cien de aciertos y las métricas están diseñadas para ello.
Por supuesto, ya he visto el vídeo.
Es extraño que nadie establezca tal tarea, porque para las estrategias de tendencia es obvio - el 30% de las entradas exitosas cubrirá fácilmente el 40-60% de las entradas no exitosas, que es lo que necesito del modelo. No necesito un cien por cien de aciertos, y la métrica estándar está diseñada para hacer exactamente eso.
¿Cuál es la lógica? El 30% de las entradas con éxito es mejor que el 60%.
¿cuál es la lógica detrás de esto? El 30% de las entradas con éxito son mejores que el 60% o en lo que
La lógica es que el mundo no es perfecto y hay que tomar lo que se pueda.
La lógica es que el mundo no es perfecto y hay que tomar lo que se puede.
es más bien un credo :))
es más bien un credo :))
¿Tiene 50 pero 50 entradas en su muestra?
Mi muestra está sesgada debido a la tendencia TS, y las métricas estándar están orientadas a la simetría, por eso busco una métrica que se ajuste a mis necesidades y tenga en cuenta este matiz.
¿Tiene 50 pero 50 entradas en su muestra?
Mi muestra está sesgada debido a la tendencia del TS, y las métricas estándar se centran en la simetría, por lo que estoy buscando una métrica que me convenga y tenga en cuenta este matiz.
Parece que tienes una comprensión sesgada de los mecanismos de aprendizaje automático, no de muestreo
Me da miedo incluso preguntar qué tiene que ver el TS con la tendencia.
aburrido, cansado de leer, encontró un terminal y utilizó alglib para garabatear MLP-network.... es extraño que todo funcione, incluso la normalización se olvida, pero el indicador es adecuado.... Sospecho que el diablo está en los detalles del alglib... O nunca me acostumbré a la numeración de los buffers de los indicadores en MT5 ((
¿Qué pasa? No tengo mt5
Bueno bueno, en teoría enseño MLP para 1000 barras, luego dibujo todo el historial en el gráfico, debería haber un error enorme, sobre todo de normalización, pero por alguna razón dibuja un historial muy bueno.... )))
ya hay un preprocesamiento incorporado
Eso es todo, ahora ve a sacudir el polvo de las bolsas y veAsí que genial, en teoría enseño MLP para 1000 bares, luego dibujo toda la historia en el gráfico, debe haber un gran error, especialmente la normalización, pero de alguna manera dibuja una historia muy buena.... )))
no lo entiendo (muéstrame la imagen)