Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1375
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Entonces comprueba estos puntos, de alguna manera se me dieron bien en Si en el entrenamiento, pero resultó que no era realista cerrar a las 10:00 en una parada sin tirar, lo que distorsionó el resultado en gran medida.
Naturalmente, todo esto distorsiona los resultados. Debería eliminar todas estas cosas de mi formación y comercio. Y la NS tampoco podrá hacer frente a las vísperas por sí sola.
Ahora es sólo una demostración de las posibilidades de utilizar NS sólo para la predicción de cotizaciones. Creo que funciona).
Naturalmente, todo esto distorsiona los resultados. Hay que eliminar todo esto, tanto de la formación como del comercio. Y la NS tampoco podrá hacer frente a la noche.
Ahora es sólo una demostración de las posibilidades de utilizar NS sólo para la predicción de cotizaciones. Parece que funciona).
Creo que es posible hacerlo en Si en vísperas, en términos de liquidez no es tan malo ahora, depende del depósito por supuesto.
He llegado a buenos resultados, no me importa escuchar los detalles :)
En Si te puede ir bien la noche, en cuanto a liquidez no está tan mal ahora, depende del depósito claro.
Y el hecho de que haya funcionado es bueno, no me importa escuchar los detalles :)
Todo el código delante de ti. Sólo se excluyen los trabajos preparatorios de carga de datos, etc. El aprendizaje, tal y como era y sigue siendo, creo que ha trabajado con los datos originales. Son similares.
Sobre los detalles, no sé qué decir, pregunta.
Hizo un prototipo del TS en NS. Cerró el trato 5 minutos después de la apertura (tiempo de predicción). No hay control del comercio.
Este es el primer resultado:
Por x - número de operación, por y - beneficio en pips. No se tienen en cuenta las comisiones, etc. El intervalo de la prueba es de 3,5 meses.
No hay necesidad de operar hasta la 60ª operación, es hasta el cierre anterior de los futuros, el pronóstico no es muy posible allí. Los saltos bruscos, sospecho, son lagunas interdiarias.
Y el código Python. No puede ser más sencillo.
Como alguien dijo, la descripción del TS debería caber en una caja de cerillas).
Como alguien dijo, la descripción del ST debería caber en una caja de cerillas).
No hace falta que describa nada, lo importante no es el TS, sino las cualidades personales del comerciante, su psicología.
No tengo que describir nada, lo importante no es el TS, sino las cualidades personales y la psicología del comerciante.
Tengo un karma muy malo, no importa lo que hagas, terminarás en problemas).
Aquí hay un montón de hojas de trucos de Python/R. Es útil tenerlo a mano para no tener que hojear los folios.
Buena suerte
Todo el código está delante de ti. Sólo se excluyen los trabajos preparatorios de carga de datos, etc. La formación, como lo fue y lo sigue siendo, parece estar trabajando con los datos originales. Otros similares.
Sobre los detalles, no sé qué decir, pregunta.
¿Cómo se entrena la SN de forma estable, hay una gran dispersión de resultados de un entrenamiento a otro?
¿Con qué rapidez aprende la SN, hay mucha variación de un entrenamiento a otro?
No hay prácticamente ninguna variación. Entrenamiento en una muestra aleatoria de 5000 cuerdas (has visto una en directo). La matriz en sí es de 55 - 60 mil filas - historia de TF 1m 3,5 meses. Pruébalo.
Prácticamente no hay dispersión. Entrenamiento en una muestra aleatoria de 5000 cuerdas (has visto una en directo). El conjunto en sí es de 55 - 60k cadenas - 3,5 meses de historia. Pruébalo.
¿Por qué entrenar con menos del 10% de la muestra total, no debería mejorar con el aumento de la muestra?