Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2278
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Por lo que recuerdo, TC ha estado trabajando durante un tiempo y murió...
La filtración en el sentido habitual (asistentes, filtros, etc.) es siempre un retraso, un retraso en el mercado es un drenaje....
Deberías construir otro paradigma (sin retrasos), niveles por ejemplo...
¿qué tiene que ver un retraso con esto? es el mismo overfit, ¿qué diferencia hay?
primero hay que buscar un patrón
¿a qué esperas?
#22497Tengo estas ideas un vagón y una carreta, en cola.
El archivo da un ejemplo para 2 micrófonos, y hay otra idea para utilizar varias monedas para el mismo propósito.
También tengo que buscar la adaptación a ciegas.
Visualización de la función de pérdida
¿Qué tiene que ver un retraso con esto? Es la misma sobrecarga, ¿qué diferencia hay en la forma de enseñarla?
Hay que buscar un patrón de furst.
¿Qué es la sobrealimentación en un cardán? ¿Acaso lees lo que digo?
¿Hay algo en el alglibe para comprimir y descomprimir los gráficos?
Sobre la interpolación, veo varias. ¿Cuál es la mejor opción para nosotros? ¿Y cuál es más rápido?
Hemos renunciado a la idea...
Encontramos algo para comprimir y descomprimir los gráficos. ¿Qué es lo siguiente? ¿Cómo lo utilizamos?
1) ¿Reconoce una docena de situaciones actuales comprimidas y no comprimidas? ¿Y luego qué? ¿A la media? Al fin y al cabo, puede que el 50% diga que se compre y el otro 50% que se venda.
2) En la formación, ¿hay alguna manera de utilizar esto? ¿Disminuir el tamaño de la matriz para la formación?
La idea ha sido abandonada...
no me funcionó...
ampliado y reducido x10 veces.
basura
hay otra manera... no luches contra la invariancia pero reduce la dimensionalidad
o simplemente ignorarla)
¿Qué es lo que sobre en una mashka? ¿Acaso lees lo que escribo?
usa tu cerebro )
el enfoque de su red neuronal para pasar por períodos de tiempo es un simple sobreajusteNo me funcionó...
ampliado - estrechado a x10 veces
basura
hay otra manera... no luches contra la invariancia pero reduce la dimensionalidad
o saltárselo)
10 veces es demasiado.
Creo que no necesitas más del 50%. Prueba, por ejemplo, 1,1, 1,3, 1,5 veces.
Si tiene un código ya hecho y sólo necesita cambiar el multiplicador, compruebe estas opciones
No me funcionó...
ampliado - estrechado a x10 veces
basura
hay otra manera... no luches contra la invariancia pero reduce la dimensionalidad
o olvidarse de él)
enciende tu cerebro).
el enfoque de su red neuronal de sobrescribir los periodos MA es un simple sobreajusteNo lo he apagado...
La red controla el periodo de ondulación, el periodo es de 2 a 500 creo...
un periodo de2 a 500 equivale a un retrasode 2 a 500
Que la red esté o no sobreajustada no es la cuestión... La cuestión es que controla el periodo y el periodo == desfase
¿Has probado el paso 1? Es decir, al hacer la previsión, ¿has introducido en el modelo múltiples variantes de la situación actual a escala?
sí
Me interesa mucho este algoritmo de SPADE, pero aún no sé cómo enfocarlo, me da vueltas en la cabeza desde hace medio año...
No es muy obvio cómo preprocesar los datos para él, lo mismo con el objetivo + es extremadamente hambriento de recursos, definitivamente no es un algoritmo de "big-data"...
Pero me parece que este es el mejor algoritmo para el mercado de la minería de datos