Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1555
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La idea de mezclar es interesante, pero me parece que hay que aleatorizar el movimiento de precios de un punto clave a otro. Y los bloques mismos deberían ser creados usando ZZ, entonces realmente se verá como un mercado.
Entonces el modelo captará los patrones que conducen a esos extremos. Y los nuevos datos pueden resultar absurdos.
mi modelo aprende a no estar atado a la forma del movimiento de los precios, sino a aprender pequeños patrones como la agrupación de la volatilidad, que distingue al mercado del SB. Así que es puraeconometría(en mi versión)
He estado optimizando y me he dado cuenta de que mi portátil ya no puede con ello. Tengo que conseguir un hardware decente. Pero esto me empujará a un código subóptimo, así que veré lo que puedo hacer.
La segunda opción es tirar el catbust y reescribir todo en el bosque en mql. Pero es más conveniente investigar en pythonentonces el modelo capturará los patrones que conducen a estos extremos. Y con los nuevos datos puede resultar un disparate.
mi modelo aprende a no estar atado a la forma del movimiento de los precios, sino a aprender pequeños patrones como la agrupación de la volatilidad, que distingue al mercado del SB. Así que es pura econometría(en mi versión)
He estado optimizando y me he dado cuenta de que mi portátil ya no puede con ello. Tengo que conseguir un hardware decente. Pero me empujará a un código subóptimo, así que veré lo que puedo hacer.
No sé, en mi opinión sólo rebanar los clusters por ZZ es productivo, sobre todo si les añades las reglas de construcción medias del mercado. La cuestión es que se puede llegar a un punto por diferentes caminos, y la muestra sólo se centra en un pequeño conjunto de esos caminos, y de esta manera la muestra estará equilibrada. Tal vez tengamos objetivos diferentes, por lo que pensamos de forma diferente sobre lo que funcionaría mejor para un estudio concreto. Sólo tienes clusters de la misma regla de tamaño, que sólo genera SB si los predictores toman datos en las uniones de los dos clusters...
¡Y el hierro - sí, tómalo, si acelera el vuelo de la fantasía!
No sé, en mi opinión es productivo trocear clusters por ZZ, sobre todo si se añaden reglas de construcción medias del mercado. La cuestión es que a un punto se puede llegar por diferentes caminos, y la muestra sólo se centra en un pequeño conjunto de esos caminos, por lo que la muestra estará equilibrada. Tal vez tengamos objetivos diferentes, por lo que pensamos de forma diferente sobre lo que funcionaría mejor para un estudio concreto. Sólo tienes clusters de la misma regla de tamaño, que sólo genera SB si los predictores toman datos en las uniones de los dos clusters...
Y la plancha, sí, ¡tómala si acelera el vuelo de la fantasía!
ah, bueno, también se pueden hacer racimos de diferentes tamaños, no es seguro que se salve
Creo que la idea de mezclar es defectuosa, pero es interesante.
ah, bueno, también se pueden hacer racimos de diferentes tamaños, no necesariamente para ahorrar
Creo que la idea de mezclar es defectuosa, pero es interesante.
El muestreo o la mezcla aleatoria (si lo he entendido bien) es una forma de reducir el sobreentrenamiento. No sé si es útil en regresión, pero funciona bien en clasificación.
Es cierto, pero cuando no hay regularidades en las devoluciones, es un trabajo de hombre muerto)
La idea de mezclar es interesante, pero me parece que hay que aleatorizar el movimiento de precios de un punto clave a otro. Y los bloques mismos deben ser creados usando ZZ, y entonces se verá como un mercado.
No utilice ZZ ni ningún otro indicador adicional. Sólo OHLC de varios marcos de tiempo (el marco de tiempo debe diferir por 4-6 veces). Por ejemplo, 1-5-30-H3... hasta un mes de plazo. Selecciónelo usted mismo) y, tal vez, más garrapatas para la alerta temprana.
Por los precios de máximos y mínimos por separado estructuras convolucionales. Por OHLC - la estructura de recurrencia. Y así en todos los precios usados. Las señales de todo ello se transmiten además, por ejemplo, a la red de malla completa.
Además, introduzca los ticks que pasan por la red de recurrencia a una de las entradas de la red de malla completa.
Optimizar por la velocidad de aumento del depósito. En consecuencia, la malla debe decidir por sí misma el volumen del lote y seleccionar los puntos de apertura y cierre. Así.
No utilice ZZ ni ningún otro indicador adicional. Sólo OHLC de varios tf (los tf deben diferir en un factor de 4-6. Por ejemplo, 1-5-30-H3... hasta un mes de plazo. Selecciónelo usted mismo) y, tal vez, más garrapatas para la alerta temprana.
Por los precios de máximos y mínimos por separado estructuras convolucionales. Por OHLC - la estructura de recurrencia. Y así en todos los precios usados. Las señales de todo ello se transmiten además, por ejemplo, a la red de malla completa.
Además, introduzca los ticks que pasan por la red recurrente a una de las entradas de la red de malla completa.
Optimizar por la velocidad de aumento del depósito. En consecuencia, la malla debe decidir por sí misma el volumen del lote y seleccionar los puntos de apertura y cierre. Así.
No utilice ZZ ni ningún otro indicador adicional. Sólo OHLC de varios tf (los tf deben diferir en un factor de 4-6. Por ejemplo, 1-5-30-H3... hasta un mes de plazo. Selecciónelo usted mismo) y, tal vez, más garrapatas para la alerta temprana.
Por los precios de máximos y mínimos por separado estructuras convolucionales. Por OHLC - la estructura de recurrencia. Y así en todos los precios usados. Las señales de todo esto se alimentan además, por ejemplo, a la red de malla completa.
Además, introduzca los ticks que pasan por la red de recurrencia a una de las entradas de la red de malla completa.
Optimizar la velocidad de aumento de los depósitos. En consecuencia, la malla debe decidir por sí misma el volumen del lote y seleccionar los puntos de apertura y cierre. Así.
Y hay un arco en la parte superior de la misma )
¿Qué propone como función objetivo para las redes intermedias? Es decir, ¿qué debemos enseñarles?
Sobre la tasa de aumento de los depósitos. Esta es la función objetivo. La convolución de altos y la convolución de bajos es un análogo de ZZ. Revela fractales de onda. Las estructuras de recurrencia según OHLC - combinaciones de velas - patrones de velas (fractales) se capturan aquí.
Las cuadrículas basadas en datos de diferentes TFs identifican fractales en diferentes TFs. La función objetivo de la velocidad de aumento del depósito define hasta qué punto deben tenerse en cuenta los fractales que aparecen en los distintos pliegues.
y un lazo encima )
Eso es para el aficionado.
Del ritmo al que aumenta el depósito. Esta es la función objetivo.
¿De qué se compone el depósito? De las órdenes de compra/venta/espera.
Estos comandos serán entrenados por el NS final. Y luego predecirlos.
¿En qué deben entrenarse las redes intermedias? ¿ZigZags? Para entrenar una red, es necesario que muestre una respuesta. ¿Qué algoritmo de zigzag y con qué parámetros propones utilizar como señal de entrenamiento?