Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1598
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¡la comunicación es el mayor valor!
se ha observado que algunos pares muestran ya un "deslizamiento", es decir, la presencia de un máximo local, tras el cual la curva de balance comienza a mirar hacia abajo
yo lo tomaría como que alguien ya ha empezado a gestionar este proceso, y tarde o temprano todas las demás parejas correrán la misma suerte
en este sentido, es mejor buscar soluciones que no tengan un "tobogán", pero no ponerlas a disposición del público
O eso o agruparlos en modos y ver cómo cambian con los nuevos datos. Por ejemplo, cambiar las compras a tiempo por las ventas a determinadas horas o similares.
Normalmente los modos duran mucho tiempo, lo principal es cambiar a tiempo
o bien eso, o bien agrupar los modos y ver cómo cambian los nuevos datos. Por ejemplo, pasar de comprar a vender a ciertas horas en el tiempo o algo así.
Normalmente los modos duran mucho tiempo, lo principal es cambiar a tiempo
Suelo probar todos los resultados en un cambio de compra/venta
normalmente no funciona.
Tengo que ver si puedo aplicarlo a los sintéticos y llegar hasta allí
es decir, no hay nada que atrapar en dicho gráfico
No, en serio, sólo suerte.... Es decir, todos los modus operandi tienen suerte o no. Sólo que la distancia de cada uno es diferente.
Este está casi terminado :-(
o bien eso, o bien agrupar los modos y ver cómo cambian los nuevos datos. Por ejemplo, pasar de comprar a vender a ciertas horas en el tiempo o algo así.
Normalmente los modos duran mucho tiempo, lo principal es cambiar a tiempo
no funciona durante meses.
y en semanas hay muy pocos datos y es difícil saber cómo clasificarlos
semanas no tienen viernes ni martes ))
Hola, estoy convencido de que el futuro está en las redes neuronales. Un ejemplo de esta cuenta es ...
Pero tengo otra idea sobre las redes neuronales...
Escribamos un EA basado en redes neuronales convolucionales.
En Python utilizando las librerías Keras y Tensorflow 2.
¡Subimos capturas de pantalla de gráficos y dejamos que la red haga predicciones basadas en capturas de pantalla pasadas si el precio sube o baja !
No soy un programador por desgracia habría hecho todo yo mismo, tengo que probarlo por el bien de interés ...
Hola, estoy convencido de que el futuro está en las redes neuronales. Un ejemplo de esta cuenta es ...
Pero tengo otra idea sobre las redes neuronales...
Escribamos un EA basado en redes neuronales convolucionales.
En Python utilizando las librerías Keras y Tensorflow 2.
¡Subimos capturas de pantalla de gráficos y dejamos que la red haga predicciones basadas en capturas de pantalla pasadas si el precio sube o baja !
No soy un programador por desgracia lo habría hecho yo mismo, tengo que probarlo por diversión ...
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0212320
este enfoque no funciona durante meses
y en semanas hay muy pocos datos y no está claro cómo clasificarlos
semanas no tienen viernes y martes ))
es comprensible, si quieres.
Todo está claro, sólo hace falta la voluntad de hacerlo.
y no hay nada que ver aquí, me parece
Sin embargo, es posible ver una cierta "estacionalidad" en el proceso después de alcanzar el "estante" ))))