Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1951
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Hoy he tomado una decisión difícil: he renunciado a la agrupación porque es d :)
incluso los patrones estacionales se sacan mejor a mano que con él (en términos de estabilidad sobre nuevos datos)
Como el ensupervisado es casi imposible de controlar, vive por sí mismo. Puede ser adecuado sólo para la partición rápida de datos
Tengo pensado probar el umap, a ver qué tal.
si alguien está interesado en husmear, una cosa que genera bots.
Luego se va a la montaña o al mar. Antes de que termine el verano.
Luego a la montaña o al mar. Antes de que termine el verano
Tengo una idea para otro planteamiento) No tengo ganas de ir al mar todavía, hay covares por todas partes
Para una red con 1 neurona y 100 entradas. A la izquierda todas las entradas, en el centro las últimas 10. A la derecha 10 neuronas 100 entradas.
Pesos para que la cuadrícula se cruce con ma(100) 100 entradas a la izquierda, ma(50) 100 entradas a la derecha.
¿qué información da esto?
hoy he tomado la difícil decisión de dejar de agrupar porque es d :)
WOW!!! Que inesperado)) recuerda que alguien le dijo que d)) esto, como muchas veces)) Tipo inteligente probablemente, no recuerdo el nombre....
Tengo planes de darle una vuelta al umap, para ver de qué se trata.
Sólo asegúrate de aprender la teoría, ni siquiera sobre el algoritmo en sí, sino sobre la reducción de la dimensionalidad, qué es, para qué sirve, cómo debes usarlo correctamente y qué no, etc.
De lo contrario, el resultado será una basura, prácticamente lo puedo garantizar.
Woohoo!!! Que inesperado)) recuerdo que alguien me dijo que d)) esto, como incluso muchas veces))
Sólo asegúrate de haber estudiado la teoría, ni siquiera el algoritmo en sí, sino la reducción de la dimensión, qué es, para qué sirve, cómo debes usarlo correctamente y qué no, etc.
De lo contrario, el resultado será una basura, prácticamente lo puedo garantizar.
Hasta que lo pruebes tú mismo, como dicen...
¿qué información da esto?
Los gráficos superiores muestran que la parrilla utiliza las últimas 1,2 entradas (es decir, 1,2 valores de precios anteriores)
En los gráficos inferiores, utiliza tantos precios como sea necesario para calcular la MA, si ma(50), ese es exactamente el número de entradas que utiliza la red.
La red superior está mal entrenada, tiene un 60% de precisión, la red inferior da un 99%.
El superior trata de determinar la dirección de la siguiente barra por incrementos de las barras anteriores (previsión).
La red inferior simplemente determina la dirección del precio y la intersección Ma en la barra actual, incrementa la entrada (sin hacer una previsión).
Los gráficos superiores muestran que la parrilla utiliza las últimas 1,2 entradas (es decir, 1,2 valores de precios anteriores)
En los gráficos inferiores, utiliza tantos precios como sea necesario para calcular la MA, si ma(50), ese es exactamente el número de entradas que utiliza la red.
La red superior está mal entrenada, su precisión es de un 60%, la red inferior da un 99%.
а. Puede simplemente mirar
Pero asegúrate de estudiar la teoría, ni siquiera sobre el algoritmo en sí, sino sobre la reducción de la dimensionalidad, qué es, para qué sirve, cómo debes usarlo correctamente y cómo no, etc.
Tengo la sensación de que no te ayudará mucho. Se trata de la compresión de la información. Si se comprime la basura, será basura comprimida.
Si añades 1 chip de basura bueno a 2500, el algoritmo no lo notará mucho, y su influencia en el resultado final será si no más de 1/2500, entonces no mucho. Aunque sea 1/100, no se notará en el gráfico.
Lo único que espero es que los rasgos de alta correlación se fundan en uno solo.
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el nombre comienza con una P
Y piensa en cómo hacer una inversión. A mí no me funciona con tanta fluidez, pero el tema funciona
а. Se puede ver simplemente