Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2712

 
Aleksey Vyazmikin #:

Alexey piensa bien, sobre los acontecimientos y la secuencia correcta de los acontecimientos, pero sin teoría sobre los algoritmos creo que todo se quedará a nivel de palabrería.

=============

He aquí un ejemplo de un patrón

1) el borde izquierdo del gráfico hasta la línea verticalroja es un patrón con un nivel.

2) la primera flecha azul es la reacción correcta al patrón

3) de nuevo la reacción correcta al patrón es el punto de entrada.

Como se puede ver el patrón es el mismo, funciona "mi honor", se puede encontrar mirando el mercado como una serie de tiempo ??? es una pregunta retórica.

Quiero ver a alguien que pueda encontrar dichos patrones con neuron o catbustom moviendo onknock y viendo las ultimas n velas.

 

Llamando sucesos a ejemplos para aprender, una persona sustituye nociones como si se tratara de algo que realmente ocurrió. Pero se trata de ejemplos inventados por él, que no pueden llamarse sucesos.

Entonces la persona empieza a creer que estos son eventos, no ejemplos de entrenamiento tomados del techo, sustituyendo la realidad por falsificaciones con sus definiciones.

Entonces empieza a vivir en esta realidad falsa, citando algunos diagramas estúpidos para justificarla, que no tienen nada que ver con nada.

Luego hace ver que todo el mundo es tonto, llama a expandir la conciencia, etc. etc.

Y entonces la línea de tiempo financiera se convierte en algo sagrado y lleno de acontecimientos.

 
El avión despegó y aterrizó, grabando el suceso. Entramos en una conciencia alterada y vimos que el avión cruzó el RSI calculado por su trayectoria. Eso también es un acontecimiento para nosotros. Ahora tenemos que calcular la diferencia entre una persona adecuada y una mantis.
 
Imaginemos que eres una mantis y no puedes distinguir un acontecimiento ficticio de otro. Para ti, causa y efecto son un solo acontecimiento y, por tanto, ocurren simultáneamente sin que exista ninguna conexión temporal e informativa entre ellos, ya que no hay series temporales y los propios acontecimientos son ficticios. Coleccionas esos acontecimientos ficticios, los envuelves en hojas, admiras tu obra, se los cuentas a tus amigos. Tus sucesos ocurren fuera del tiempo y del espacio, en tu cabeza. Y parece que te va bastante bien, pero todo esto se parece muy poco al aprendizaje automático.
 
¿Tiene usted en git hub, proyecto, al menos ver lo que los argumentos acalorados son aquí?
 

¿Qué significa todo esto?¿Aprendo tensorflow para nada?


  1. MQL5: Añadidos métodos de Activación (función de activación) y Derivada (derivada de la función de activación) matricial y vectorial con los siguientes parámetros:
    .
    AF_ELU Unidad Lineal Exponencial
    AF_EXP Exponencial
    AF_GELU Unidad lineal de error gaussiano
    AF_HARD_SIGMOID Sigmoide duro
    AF_LINEAR Lineal
    AF_LRELU Unidad lineal retificada con fugas
    AF_RELU Unidad lineal rectificada
    AF_SELU Unidad lineal exponencial escalada
    AF_SIGMOID Sigmoide
    AF_SOFTMAX Softmax
    AF_SOFTPLUS Softplus
    AF_SOFTSIGN Softsign
    AF_SWISH Swish
    AF_TANH Tangente hiperbólica
    AF_TRELU Unidad Lineal REctificada Umbral
    La función de activación en una red neuronal determina cómo la suma ponderada de la señal de entrada se convierte en la señal de salida de un nodo o nodos a nivel de red. La elección de la función de activación tiene un gran impacto en la capacidad y el rendimiento de la red neuronal. Diferentes funciones de activación se pueden utilizar en diferentes partes del modelo. MQL5 implementa no sólo todas las funciones de activación conocidas, sino también las derivadas de la función de activación. Las funciones derivadas son necesarias para calcular rápidamente la corrección basada en el error recibido durante el entrenamiento de la red neuronal.
  2. MQL5: Añadido el método de matriz y vector de Pérdida (Función de Pérdida) con los siguientes parámetros:

    .
    LOSS_MSE Error Medio Cuadrático
    LOSS_MAE Error Medio Absoluto
    LOSS_CCE Entropía cruzada categórica
    LOSS_BCE Entropía cruzada binaria
    LOSS_MAPE Error porcentual absoluto medio
    LOSS_MSLE Error logarítmico cuadrático medio
    LOSS_KLD Divergencia de Kullback-Leibler
    LOSS_COSINE Coseno de similitud/proximidad
    LOSS_POISSON Poisson
    LOSS_HINGE Bisagra
    LOSS_SQ_HINGE Bisagra cuadrada
    LOSS_CAT_HINGE Bisagra categórica
    LOSS_LOG_COSH Logaritmo del coseno hiperbólico
    LOSS_HUBER Huber
 
mytarmailS #:

Alexey piensa bien, sobre los acontecimientos y la secuencia correcta de los mismos, pero sin la teoría de los algoritmos creo que todo se quedará en palabrería.

=============

Así es, puede que necesite algoritmos para que la gente entienda cómo funcionan - sin eso no se puede codificar.

Desafortunadamente, ni siquiera puedo leer fórmulas complicadas - no las entiendo.

Respecto a los algoritmos, recuerdo un caso de mi juventud, estaba en la universidad, creo que el primer año, era informática, estábamos aprendiendo Basic. Las clases se impartían en un aula de informática, mi amigo y yo nos entreteníamos durante las clases husmeando en la red local, husmeando ordenadores y otros entretenimientos juveniles.... estábamos sentados lejos de la pizarra y del profesor, así que no veía nada de lo que había allí, por lo que a veces podía oír lo que hablaban.... Era la hora de un examen o un laboratorio, no me acuerdo, tenía que escribir un programa en el ordenador que calculara algo y lo mostrara en la pantalla. Está claro que el profesor no me gusta, así que cuando terminé el trabajo antes de tiempo, y de nuevo entretenido, se sentó en mi ordenador corrió a través del código y maliciosamente dijo a la audiencia que soy un sin talento y mi código es una mierda y no va a funcionar, y lo que es un raztakaya mí .... Entonces la gente se reunió, y ella ejecutó el código, ¡y funcionó! Y durante el resto de la clase se quedó allí sentada negando la realidad. Esa fue la última sesión de nuestro grupo con ella: se negó a trabajar con nosotros por mi culpa", me dijo el supervisor.

Luego, al cabo de un par de meses, hubo un hombre que resultó ser un gran hombre, y permitió incluso puntuar a otras parejas, sentándose a escondidas en su despacho y merodeando por Internet, llevándose a casa en disquetes software desenterrado de la red.

Eh, fue hace mucho tiempo...

 
Maxim Dmitrievsky #:

Llamando sucesos a los ejemplos para aprender, una persona sustituye nociones como si se tratara de algo que realmente ocurrió. Pero se trata de ejemplos inventados por él, que no pueden llamarse sucesos.

Entonces la persona empieza a creer que se trata de sucesos, no de ejemplos de aprendizaje tomados del techo, sustituyendo la realidad por falsificaciones con sus definiciones

Entonces empieza a vivir en esta realidad falsa, citando algunos diagramas estúpidos para justificarla, que no tienen nada que ver con nada.

Entonces todo el mundo resulta ser tonto, llama a expandir la conciencia, etc., etc.

Y entonces la línea de tiempo financiera se convierte en algo sagrado y lleno de acontecimientos.

Maxim, descarga tu bilis, relájate - ¡no tienes que demostrar tu superioridad y singularidad en absoluto!

No he insultado a nadie - trata de encontrarlo.

Si tu visión es una cuestión de religión y fe, entonces no me atrevo a interferir intentando que veas algo más que series temporales.

 
Maxim Dmitrievsky #:
El avión despegó y aterrizó, grabando el suceso. Entramos en una conciencia alterada y vimos que el avión cruzó el RSI calculado por su trayectoria. Eso también es un acontecimiento para nosotros. Ahora tenemos que calcular la diferencia entre un hombre adecuado y una mantis.

Ese es un buen ejemplo, podemos mirar eso. Realmente no entiendo mucho de aviones, pero esto es sólo una ilustración de la esencia - que puede ayudarle a entender la esencia.


 
Maxim Dmitrievsky #:
Imaginemos que eres una mantis y no puedes distinguir un acontecimiento ficticio de otro. Para ti, causa y efecto son un solo acontecimiento y, por tanto, ocurren simultáneamente sin que exista ninguna conexión temporal e informativa entre ellos, ya que no hay series temporales y los propios acontecimientos son ficticios. Coleccionas esos acontecimientos ficticios, los envuelves en hojas, admiras tu obra, se los cuentas a tus amigos. Tus sucesos ocurren fuera del tiempo y del espacio, en tu cabeza. Y parece que te va bastante bien, pero todo esto se parece muy poco al aprendizaje automático.

¿Niega alguien la capacidad de representar información en series temporales? No, simplemente no es suficiente. Y no estoy negando el tiempo, ¿por qué debería--