Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1345
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Por cierto, ¿alguien ha visto Trickster? Tenía ganas de discutir con él..... Sí, ha sido un tiempo.... ¡¡¡No somos Nosotros!!! :-)
El hechicero corrió a rescatar a Aliosha, que había sido atrapada por inversores furiosos... Volverá pronto.
El concepto de espectro sólo se define para un proceso estacionario. El precio no lo es, aunque sólo sea por el aumento de la dispersión en el tiempo.
Qué tonterías dices...
Por lo visto, el concepto de espectro sigue siendo inexplorado para ti, foggy.Qué tonterías dices...
Por lo visto, el concepto de espectro no se te da a conocer, nebuloso.Oleg, ¿quieres hablar del espectro?
¿Cómo se aplica esto a la formación de los precios del mercado?
1) Oleg, ¿quieres hablar del espectro?
2) ¿Cómo se aplica esto a la formación de los precios del mercado?
1) No quiero hablar contigo de nada, tu conocimiento "sobre el espectro" se limita a esta foto.
2) Su pregunta no hace más que confirmar su falta de conocimiento y comprensión del "espectro".
1) No quiero hablar contigo de nada, tu conocimiento del espectro se limita a esta foto.
2) Esta pregunta tuya sólo confirma tu falta de conocimiento y comprensión "sobre el espectro".
Incluso tengo un prisma en mi caja, así que hay algunos conocimientos prácticos "sobre el espectro"
¿Quiere discutirlo?
Incluso tengo un prisma en mi caja, así que hay algunos conocimientos prácticos "sobre el espectro
¿Quieres hablar de ello?
Te enviaré...
¿Debo enviarte...
¿Qué, otro prisma para ti?
Puedo darte el mío, ya he jugado bastante.
¿Dónde, para conseguir otro prisma para usted?
Puedo darte el mío si quieres, ya he terminado de jugar con el mío.
debes pensar que eres muy ingenioso.
Mírate de reojo: pareces patético...
Ahora, cómo preparar los datos para el entrenamiento.
1. obtenemos una serie del generador de números aleatorios y la transformamos en una serie cercana a la del mercado. Estas series tienen un espectro ilimitado y no es realista predecir sus valores.
2. pasamos la serie por el filtro de paso bajo (LPF). Hemos recibido una serie aleatoria que tiene un espectro limitado y la posibilidad de predecir para n-cuentas por adelantado, sin embargo esta serie no es muy similar a la del mercado.
3. Generamos series con M=0 por el RNG y lo añadimos a la serie después del LPF, tras sujetar una pandereta. Volvemos a obtener una serie que se aproxima a la del mercado. Utilizaremos esta serie para la formación.
4. Como función objetivo tomamos la serie del paso 2 pasada por el LPF y desplazada por N muestras hacia atrás que corresponde a la previsión de N muestras hacia delante.
A continuación, alimenta las series de entrada y de destino al NS, entrena y comprueba los resultados del entrenamiento. A continuación, repita los pasos 1-4, alimentando la serie del paso 3 al NS y compare la salida del NS con una serie desplazada por N muestras en el paso 4.
Eso es todo. No hay maravillas. Todo esto se puede hacer sin NS. Lo que me sorprendió fue que el NS lo hizo en segundos, y en sólo 24 ciclos de reloj de aprendizaje. Y eso con mucho ruido, ni siquiera se ve el componente de baja frecuencia ahí. Increíble.
Por qué no funcionó con la RV del mercado. Cualquier LPF tiene un retardo importante y su curva se desplaza hacia la derecha con respecto a la RV. Es decir, tenemos una señal LF ya retrasada en cada punto de la serie, y por tanto el intervalo de predicción resulta ser mayor de lo permitido, y la predicción se vuelve irreal. Ni siquiera podemos construir un objetivo real para entrenar.
Es decir, se construye un mouve utilizandocotizaciones de pseudo mercado, luego se añade ruido con varianza invariable y pago esperado y se ofrece como objetivo de entrenamiento el mismo mouve desplazado por un intervalo de previsión. Como resultado, el NS aprende a eliminar el ruido y a predecir el movimiento por regresión. ¿Verdad?
Qué tonterías dices...
Aparentemente, la noción de espectro queda sin descubrir, nebulosa para ti.Aprende el teórico no de los discursos de Cicerón, sino de los libros de texto. Busca a tu recomendado Korolyuk, por ejemplo.