Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2281
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¿Por qué un millón y no 100 o 100 millones?
¿por qué debe ser ganada y no no ganada?
¿por qué tantas tonterías en sólo 7 palabras? )
Sí, deberías haber puesto la palabra Quizás delante.
La cifra es de hoy. En la actualidad, el Ministerio de Defensa reparte entre 100 y 1000 normas si también. Bueno, al menos con Max. Y funciona durante un periodo de un año, dos en un solo personaje.
Para que funcione durante mucho tiempo y en diferentes caracteres de las reglas, probablemente necesite 1000 veces más reglas.
Una cifra de hoy. En la actualidad, el Ministerio de Defensa entrega entre 100 y 1.000 normas.
ya sabes... todo es relativo...
si metes 10k características de mierda, tienes 2k reglas...
si exprimes los 10k signos en 2 componentes de algún algoritmo, tendrás 10 reglas tan buenas como 2k
así que... todo es relativo...
para que funcione durante mucho tiempo y en diferentes caracteres de las reglas probablemente necesita 1000 veces más reglas...
se necesita calidad, no cantidad ... al contrario cuantas menos reglas, mejor funcionará en el futuro, leer "maldición de la dimensionalidad" wikipedia
Nikolai Kamynin, por ejemplo, tiene unas 3.000 reglas y entre 300 y 500 atributos.
Pero estoy seguro de que aunque nos dijera lo que está haciendo serían 50k reglas y 100k atributos y no funcionaría...
ya sabes... todo es relativo...
Si metes 10k características de mierda, tienes 2k reglas...
si exprimes los 10k atributos en 2 componentes de algún algoritmo, tendrás 10 reglas no peores que esas 2k
así que... todo es relativo...
se necesita calidad, no cantidad ... al contrario cuantas menos reglas mejor funcionará en el futuro, leer "la maldición de la dimensionalidad" wikipedia
Nikolai Kamynin tiene unas 3.000 reglas y 300-500 atributos en total.
Pero estoy seguro de que aunque nos dijera lo que está haciendo tendríamos 50k reglas y 100k atributos y no funcionaría...
Por supuesto que no es lineal) me baso en lo que creo que es una estimación bastante cercana a la realidad, y en la capacidad actual. Hoy en día 1000k normas y 3k - 10k señales es poco realista. sólo por capacidades. Dentro de unos 2 a 5 años, puede que me equivoque en el momento.
En la actualidad, sólo se buscan algoritmos de éxito para obtener los rasgos y las reglas.
Parece que cualquier enfoque para predecir el precio a futuro únicamente en datos de precios recientes (y MAs también) se reducirá a "comprar cuando las cosas están subiendo" )
Puede hacer su previsión utilizando las neuronas o un adivino analítico.
Me refiero a que si no se seleccionan/encuentran predictores para un modelo de verdadera importancia - el éxito es por casualidad o por ajuste (mientras que la selección adaptativa de un periodo de punto MA es una idea completamente innata)
Y los predictores pueden estar en planos muy diferentes y no estar directamente relacionados con los datos de los precios. ¿Qué te parece?
¿Qué entiende usted por predictores? Noticias, política, volumen/interés, indicadores...
Creo que el precio lo tiene todo en cuenta, la cuestión es cómo extraer esta información con algoritmos.
Por supuesto que no es lineal) me baso, en mi opinión, en una estimación bastante cercana a la realidad, y en las capacidades actuales. Hoy en día 1000k normas y 3k - 10k señales es poco realista. sólo por las capacidades. Dentro de 2 a 5 años, puede que me equivoque en el momento.
Es fácil, incluso un millón o 10, la cuestión es la calidad.
Todo lo que tenemos que hacer hoy es buscar buenos algoritmos para obtener las características y las reglas.
Estáis confundidos, es precisamente por los algoritmos que la potencia no está todavía a la altura.
¿Qué entiende usted por predictores? Noticias, política, volúmenes/interés, indicadores...
Creo que el precio lo tiene todo en cuenta, la cuestión es cómo sacar esa información con algoritmos.
Un buen predictor puede ser cualquier ficha en la que el modelo pueda encontrar una relación estable sobre el indicador predicho.
Es decir, es un tema de búsqueda y experimentación, y no sólo en las fichas en sí, sino también en su normalización e interpretación.
El precio tiene en cuenta todo - me recuerda un poco a la teoría de Fatum )
Creo que aunque no se discuta esta afirmación, sigue habiendo un desfase, y no en el sentido de un retraso temporal entre la noticia y la reacción a la misma, sino en un sentido más global
- Si hay un factor que tiene un efecto tendencial, su efecto puede ser largo, y no es necesario anticiparlo de antemano, basta con "verlo" cuanto antes de hecho.
un buen predictor puede ser cualquier característica de la que el modelo pueda encontrar una relación estable en el indicador predicho.
Es decir, es un tema de exploración y experimentación, no sólo en los rasgos en sí, sino en su normalización e interpretación.
El precio tiene en cuenta todo - me recuerda un poco a la teoría de Fatum )
Creo que aunque no se discuta esta afirmación, sigue habiendo un desfase, y no en el sentido de un retraso temporal entre la noticia y la reacción a la misma, sino en un sentido más global
- Si hay un factor que tiene un efecto tendencial, su efecto puede ser largo y no es necesario preverlo de antemano, basta con "verlo" cuanto antes de hecho.
Los mercados viven el futuro durante 3-6 meses. El gráfico de precios puede decir mucho, incluidos los volúmenes y las noticias. Puedes ganar dinero si eres el más rápido, el más inteligente o el más rico.
Es fácil, un millón o 10, es una cuestión de calidad.
Lo has entendido todo mal, lo que pasa es que para los algoritmos el poder aún no está ahí.
No, es cierto. Exactamente porque incluso para los algoritmos actuales la capacidad no ha alcanzado un nivel suficientemente alto, necesitamos buscar algoritmos más eficientes para las bajas capacidades actuales.
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