Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2405
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La idea es generalmente correcta, pero no requiere necesariamente la formación en línea en la vida real, sólo se puede hacer durante la fase de formación básica / reciclaje y luego se utiliza como es
Pues sí, tiene sentido que no haya cálculos pesados a la hora de operar.
(CSC) análisis espectral y comercio
https://imetricablog.com/2013/02/19/high-frequency-financial-trading-on-forex-with-mdfa-and-r-an-example-with-the-japanese-yen/
He decidido comparar las métricas de proximidad entre sí, que son las más adecuadas para el reconocimiento de los datos del mercado...
La métrica más común es la "euclidiana ", que se utiliza en casi el 99% de los casos y es una especie de estándar en MO...
casi todos los grupos trabajan en él...
Así que se compararon 24 métricas para el reconocimiento adecuado de los nuevos datos del mercado...
lista de métricas y resultado del error
Como puedes ver euclid no es la mejor solución para los precios ))
He decidido comparar las métricas de proximidad entre sí, que son las más adecuadas para el reconocimiento de los datos del mercado...
La métrica más común es la "euclidiana ", que se utiliza en casi el 99% de los casos y es una especie de estándar en MO...
casi todos los grupos trabajan en él...
Así que se compararon 24 métricas para el reconocimiento adecuado de los nuevos datos del mercado...
lista de métricas y resultado del error
Como puedes ver euclid no es ni mucho menos la mejor solución para los precios ))
Y el agrupador los considerará iguales.
Esto es si sólo tienes precios de entrada. Y si además tiene tiempo desde la barra 0 hasta la que está mirando el precio, y si además tiene volúmenes (tick/real) o algo más. Euclidiana, y de hecho cualquier distancia entre las fichas será inadecuada. ¿Cómo se puede igualar el precio de 5 pips, barras de 5 minutos, barras de 5 horas, volumen de 5 lotes? No se puede.
Y el clusterizador los considerará iguales.
Puede utilizar la métrica de Mahalanobis o algún tipo de normalización de datos.
Se podría utilizar la métrica de Mahalanobis o algún tipo de normalización de los datos.
La normalización simplemente cambiará las escalas. Hará un elipsoide de una bola - si los valores de mah no coinciden. Igualarás 5 puntos con 2 horas y 7 lotes.
De cualquier manera es equiparar lo cálido con lo suave. Después de la normalización será cálido y esponjoso).
La normalización simplemente cambiará a las masas. La bola hará un elipsoide - si los valores de mah no coinciden. Igualarás 5 puntos con 2 horas y 7 lotes.
De cualquier manera es equiparar lo cálido con lo suave. Después de la normalización, te sentirás cálido y confuso))
A veces se puede utilizar su función de distribución para las SBs para normalizarlas características. Por ejemplo, las longitudes de las rodillas en zigzag de las SB se distribuyen exponencialmente, etc. Si la distribución no se conoce con exactitud, puede aproximarse mediante una simulación de Montecarlo.
La normalización simplemente cambiará a las masas. La bola hará un elipsoide - si los valores de mah no coinciden. Igualarás 5 puntos con 2 horas y 7 lotes.
De cualquier manera es equiparar lo cálido con lo suave. Después de la normalización, te sentirás cálido y confuso))
Caliente con mullido es querer igualar -
barras de 5 horas y 5 lotes de volumen
Se podría utilizar la métrica de Mahalanobis o algún tipo de normalización de los datos.
¿Por qué todos los matemáticos famosos tienen nombres tan complicados?
¿Por qué todos los matemáticos famosos tienen nombres tan complicados?
indio). Tienen otros más complicados).