Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2479
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Gracias, tal vez no sea la agonía sino mi falta de conocimientos fundamentales.
¿Es esto también cierto si varios conjuntos de variables independientes se corresponden con una única variable?
¿Has entendido siquiera lo que has escrito?
Estoy de acuerdo contigo, si el mismo ejemplo describe varios estados, entonces obtendremos una probabilidad cercana a 1/n donde n es el número de estados al clasificar por cualquier algoritmo disponible.
Pero no hay ejemplos absolutamente similares, son similares hasta cierto punto. La cuestión es cómo detectar esta "similitud".
100 ejemplares en tres meses en la M5... Me pregunto... ¿Seleccionas muestras de la muestra original según las reglas , que luego utilizas en el comercio?
Si dos vectores están muy cerca el uno del otro pero tienen valores objetivo diferentes, obliga al algoritmo a hacer una pequeña flexión que conduce a la disminución de la estabilidad del modelo, cuando un pequeño cambio del vector de entrada provoca un cambio significativo del resultado. Esto tampoco es bueno, ya que el modelo se vuelve muy sensible a los datos de entrada y, por tanto, puede errar con mayor frecuencia.
100 muestras en 3 meses en М5 se logra mediante el adelgazamiento de los datos, que es la estrategia básica que hace analizar el mercado no en cada barra, sino sólo en un momento determinado, cuando se formó la condición para el análisis. Lea mi artículo para entender aproximadamente de qué estoy hablando. ¡La verdad es que está un poco anticuado, y no lo uso mucho allí (he seguido adelante), pero el concepto básico allí no ha cambiado!
Sí, se llama datos inconsistentes. Llevo 20 años trabajando con redes, así que se puede decir que soy un guardián de esta rama. ¿Por qué lo preguntas?
¿Has estado bebiendo otra vez?)
¿O has cambiado a algo más interesante? ))Sí, se llama datos inconsistentes. Llevo 20 años trabajando con redes, así que se puede decir que soy un guardián de esta rama. ¿Por qué lo preguntas?
¿Bebiendo de nuevo? :))
¿O has cambiado a algo más interesante? ))No. Sólo - no
¿Podría aclararlo, porque no está muy claro lo que quiere decir? O más bien no está nada claro :-)
Al aplicar los métodos de aprendizaje automático a los ríos en movimiento, casi nunca se da la situación de que el mismo conjunto de variables de entrada se corresponda con la misma variable dependiente. Los diferentes valores de la variable dependiente generan un error de predicción que hay que minimizar.
Todo este hilo trata de minimizar el error de predicción, aksakal.
Verdades simples....
Cuando se aplican los métodos de aprendizaje automático a la EJECUCIÓN REMOTA , la situación es
¿por qué al azar?