Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2704
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Es necesario partir de la misma comprensión de los términos y los objetivos a la hora de establecer las tareas. En esta fase de la comunicación hay que tratar de no caer en la sincrosia, es decir, en la alergia al interlocutor, y sólo si se supera esta fase sin sincrosia se pueden esperar resultados.
Zy. es una tarea difícil reunir un equipo de gente que conoces, y es aún más difícil reunir un equipo de gente que no conoces))).
Pues sí, pues sí, quizá habría que regalar un diccionario de términos, sobre todo a mí, que me los invento a menudo....
Un equipo funciona cuando los objetivos son los mismos y hay un beneficio (no necesariamente en unidades monetarias) de la participación.
Y el objetivo es automatizar la búsqueda de predictores.
La cuestión de los afiliados en el tema de los mercados es complicada. Todos quieren obtener para sí más de lo que dan a sus socios. Confían en los productos ya preparados de sus socios y huyen a la primera oportunidad cuando consiguen lo que necesitan.
Sin confianza no hay actividad común.
Así que, Aleksey, tienes una tarea difícil).
Bueno, en general, es normal recibir más que dar, peculiar de los seres humanos.
Si un grupo de 11 personas, y cada uno dará sólo el 10% de las inversiones únicas, entonces cada uno obtendrá el 100% a cambio de su 10%, tipo de rentable.
Pero el punto es diferente, creo que todo el mundo piensa que es un genio o tiene una paranoia exacerbada, en otras palabras, piensa que su conocimiento es único y super valioso y puede hacerlo feliz. Dedicarse a una tarea sin éxito es tener mayor viscosidad, obsesividad y a menudo rasgos de personalidad esquizoide, que suele ser introversión. En general, las personalidades por naturaleza no tienden a confiar en los demás. De un modo u otro yo tengo esto, de lo contrario me habría rendido.
Un ejemplo de creación de marcas de formación informativas para un conjunto de datos de cualquier atributo:
¿Entiendo correctamente que se hace un marcado aleatorio, luego se busca un predictor que pueda describir mejor el rndom, y luego se usa este predictor para volver a marcar y seleccionar otros predictores para el entrenamiento?
¿Entiendo correctamente que se hace una aleatorización, luego se busca el predictor que mejor puede describir el rndom, y luego se vuelve a marcar el predictor y se seleccionan los otros predictores para el entrenamiento?
No, todas las señales y el gráfico a la vez.
Cada barra en una fila está marcada, incluso en diferentes TFs? Simplemente no entiendo cómo usarlo en la vida real - cómo reproducir el azar que es el momento de obtener una señal del modelo.
Cada barra se marca en una fila, incluso si de diferentes TFs? Simplemente no entiendo cómo usarlo en la vida real - cómo reproducir el azar que es el momento de obtener una señal del modelo.
Lo marcas como quieras, pero al mismo tiempo el gráfico y las características.
Y como lo haces no lo entiendo, como reproduces el objetivo aleatoriamente.
En cuanto al resto de acciones, bueno, si todo es bueno, debería funcionar, pero de hecho es difícil de conseguir. Ya he escrito antes que hago cuantificación, y para cada cuanto una métrica de evaluación - de esta manera selecciono predictores en bruto, digamos sobre la base de un indicador.
No lo entiendo, ¿cómo lo haces? ¿Cómo te diriges a la reproducción aleatoria?
En cuanto a otras acciones, bueno, si todo es bueno, debería funcionar, pero de hecho es difícil de lograr. Ya he escrito antes que hago una cuantificación, y para cada cuanto una métrica de evaluación - de esta manera selecciono predictores brutos, digamos sobre la base de un indicador.
Hay una evaluación objetiva del antes y el después. Hay marcado aleatorio en los artículos
en los artículos.
No he entendido en los artículos como se reproduce.