Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2672

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Valeriy Yastremskiy #:

No, es posible, por supuesto, e incluso se pueden comparar señales fuertes, pero aún no débiles. Para comparar señales débiles o todas, necesitamos una descomposición temporal más frecuente, quizá, o algo más. Nos damos cuenta de que el impulso da una onda amortiguada. Pero aún no podemos calcularla.

La naturaleza ya lo ha calculado todo por nosotros. Sólo es necesario observar con atención.

 
Valeriy Yastremskiy #:

No, es posible, por supuesto, e incluso se pueden comparar señales fuertes, pero aún no débiles. Para comparar señales débiles o todas, necesitamos una descomposición temporal más frecuente, quizá, o algo más. Nos damos cuenta de que el impulso da una onda amortiguada. Pero aún no podemos calcularla.

¿Tienes algún ejemplo de este problema? Es interesante hurgar.

 
mytarmailS #:


¿es así como se supone que debe ser?


P[i] - log( media(P[ii] ) ) * sd( P[ii] )*150

donde " P [ ii] " son los últimos 20 precios

y " P[i ] " es el precio actual.

Esto es lo que debería parecer con un factor de 150.

250

Y si aumentas el periodo de Mashka se vería así


 
Maxim Dmitrievsky #:

Se trata de concentrar la mayor cantidad de información posible en un solo elemento, pero que sea estacionario.

y luego compararla con tus etiquetas según algún criterio de información, y repasarla hasta obtener el máximo.

Éste será el mejor en todos los sentidos.

y es más rápido que forest o NS.

¿Cómo mides la informatividad? ¿Cómo se mide la antigüedad? ¿Cómo se mide que esta característica es mejor que otras?
 
mytarmailS #:
¿Qué utiliza para medir la información? ¿Qué utiliza para cambiar lo anticuado? ¿Cómo se mide que este atributo es mejor que otros?

Sólo me preocupa la estacionariedad. Para que los signos no se salgan de rango en las nuevas y no haya mucho pegado en una determinada posición.

El resto esta por encima.

tu y tus sinusoides os habeis distanciado del modus operandi en general, parece :) ya no quedan especialistas en el tema, solo Alexey a veces escribe algo sobre estadisticas y distribuciones.
 
Maxim Dmitrievsky #:

el resto arriba

tu y tus sinusoides os habeis ido del todo del MdD, parece :) ya no quedan especialistas en la materia.
¿De qué sirve que todo el mundo haga lo mismo?

Los sinusoides son un tipo de funciones base, es decir, uno de los métodos de aproximación/entrenamiento, al igual que los polinomios, redes neuronales, forrests....

Sólo los sinusoides están libres de ruido, con parámetros claros y está claro cómo hacer invarianza con ellos, así que creo que al menos estoy a la altura de los expertos))).


Ahah, estás violando tu propia máquina, y te estás riendo con Sinusoids))))
 
mytarmailS #:
¿De qué sirve si todo el mundo hace lo mismo?

Los sinusoides son un tipo de funciones base, es decir, uno de los métodos de aproximación/entrenamiento, al igual que los polinomios, las redes neuronales, forrests....

Sólo los sinusoides son libres de ruido, con parámetros claros y está claro cómo hacer invarianza con ellos, así que creo que al menos estoy al día con los expertos))).


Ahah, tú mismo estás violando la máquina, y te ríes con Sinusoids)))).
¿Qué tienen que ver con las comillas)?
Se utilizan para codificar componentes temporales con periodicidad estricta, en ningún otro sitio, creo. Para traducir variables categóricas en continuas. E incluso con eso hacen un mal trabajo, los kernels rbf son más brillantes.
Definir el alcance. Da la sensación de que has tocado techo MOE, te has dado cuenta de que nada funciona y has decidido empezar a degradarte para poder empujarte desde abajo con nuevas fuerzas 🙄.
 
Maxim Dmitrievsky #:
¿Qué tienen que ver con las comillas)?
Se utilizan para codificar componentes temporales con periodicidad estricta, en ningún otro sitio creo. E incluso con eso hacen un mal trabajo, los núcleos rbf son más brillantes.
Esboza el alcance de la aplicación. Da la sensación de que has tocado techo MOE, te has dado cuenta de que nada funciona y has decidido empezar a degradarte para poder empujarte desde abajo con nuevas fuerzas 🙄.
El campo de aplicación es más amplio que las redes neuronales... Por ejemplo, la creación automática de datos, incluidos los de destino. Y mil áreas más.

Deberías leer al menos algo escrito por ingenieros normales que resuelven problemas reales, porque en blogs sobre python escritos por alumnos de 11º no vas a llegar muy lejos.

Deberías leer qué es el filtrado, el filtrado adaptativo, el espectro, para qué sirve, por qué es necesario, etc.
 
mytarmailS #:
El campo de aplicación es más amplio que el de las redes neuronales... Por ejemplo, la creación automática de datos, incluidos los datos de destino.

Deberías leer al menos algo escrito por ingenieros normales que resuelven problemas reales, porque en blogs sobre python escritos por alumnos de 11º no llegarás lejos.
No he conocido a ningún ingeniero en Forex, sólo blogs y libros. No, aquí había un par de científicos, sabían de sinusoides no de oídas, pero el resultado de su trabajo no estaba claro.
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