Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2764
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A continuación, la mashka con períodos 512-256-128-64-32-16-16-8-4-4-2-1 y su importancia se introducen en la entrada (OUT aquí también es una entrada).
Sólo un dato curioso: la red neuronal determinó la importancia de las mashas con un periodo más corto que con un periodo más largo). Un poco de discrepancia, ......
Según mis observaciones, si añades a la red neuronal algo "hacha", "pesado", pero relacionado con el instrumento, entonces por un lado distorsiona la línea de equilibrio en el backtest después del entrenamiento. PERO! también iguala la línea de avance, deja de ir siempre hacia el fondo y se vuelve plana. Es decir, a grandes rasgos, no ganaremos dinero, pero no perderemos todo el depo, y esta es la primera regla del trading. Resulta que debemos hacer malabarismos en esta dirección, porque la siguiente tarea es girar la línea de equilibrio hacia arriba.
No sé de qué me está hablando.
Yo no uso el tiempo, está incorporado en los incrementos.La última vez que el tiempo de negociación fue específico, no recuerdo por día de la semana. pero definitivamente por hora del día, de 17 a 18 como. Es decir, desglose manual de tiempo o alguna otra cosa, pero la formación final en un período de tiempo específico.
En general, la construcción Si los incrementos son tales y tales en tal y tal intervalo de tiempo se utiliza sin dividir en segmentos de tiempo o primero encontrar segmentos de tiempo que tienen algo en ellos y luego entrenar en ellos?
Los signos basados en el tiempo no se utilizan. Tienen un bajo poder predictivo y variaciones muy grandes en ese poder predictivo. Aunque son mejores que las variantes mashka.
Gracias.
La última vez que el tiempo de negociación fue específica, no recuerdo los días de la semana. pero exactamente la hora del día, de 17 a 18 como. Es decir, manual o no, pero la formación final en un período de tiempo específico.
En general, la construcción Si los incrementos son tales y tales en tal y tal intervalo de tiempo se utiliza sin dividir en segmentos de tiempo o primero encontrar segmentos de tiempo que tienen algo en ellos y luego entrenar en ellos?
¿Me das un enlace? No sé de qué estamos hablando.
Tras el sobremuestreo, ¿tendrá valor el nuevo poder predictivo de los predictores? ¿Quién ha pensado en ello?
No cambia. Comprobado.
Si una persona no distingue entre covariación y correlación, ni siquiera le pregunto a tal persona qué entiende por mediana
, pero la "capacidad predictiva", entendida como la diferencia entre las medianas de dos vectores obtenida dividiendo el predictor por clases, es absolutamente exacta.
Por descripción, se trata de la "línea" que en ML no es más que un umbral en cualquier algoritmo de clasificaciónm....
si hubiera hecho un análisis de varianza intergrupo estándar, habría sido capaz de estimar la significación estadística, pero por supuesto el sobremuestreo no cambia nada para él (sólo cuenta el %% de conjeturas correctas de pertenencia a una clase)....
después de su referencia al cuadro de covarianzas, puedo afirmar claramente que está comparando moscas con chuletas... lo que demuestra esta cuestión suya (olvida y recuerda correlaciones muy resbaladizas).
1. ¿Conoce las correlaciones entre variables reales y nominales?
Conozco OLS y ANOVA y la interpretación de la significación de sus estimaciones, y el hecho de que el remuestreo no cambia nada para su "habilidad" sólo puede indicar que la función "si-entonces" sería suficiente para que usted no construir un modelo (e incluso tratar de ignorar la base estadística de la modelización) y no ser capaz de estimar el coeficiente de significación de los resultados de su classDist, pero sólo el porcentaje de respuestas fiables dadas por ella....
== el mismo problema de moscas y chuletas indistinguibles en conceptos básicos con gritos sobre "herramientas" que dan en el blanco o fuera de él.... bueno, sí, con un 30% de probabilidad (algunas herramientas son todavía ligeramente distinguibles) - tal vez "no hacer nada" es distinguible por el 70% de adivinar ?
Simplemente no puede obtener el cambio de coeficientes_valores durante el remuestreo de su algoritmo ... por definición
¿Me das un enlace? No me lo creo. ¿De qué estás hablando?
No puedo encontrar la correspondencia aquí, tengo el archivo aquí, julio de 2020.
No puedo encontrar la correspondencia aquí, tengo el archivo aquí, julio de 2020.
No recuerdo lo que es ) tal vez es de un artículo sobre los abonos de temporada.
en cualquier caso, no toco el tiempo ahora, si la analogía con la ventana de tropiezo, no se trata de tiempo como tal.
pero en general si, el desfase de los incrementos cambiara y la propia ventana se desplazara. Se puede hacer de diferentes maneras, todavía no he hecho algo específico.No recuerdo cuál es ) tal vez de un artículo sobre temporeros
De todas formas, ahora no toco el tiempo, si la analogía con la ventana de disparo es cierta, no se trata del tiempo como tal.
pero en general sí, el desfase de los incrementos cambiará y la propia ventana se desplazará. Se puede hacer de diferentes maneras, no he hecho algo específico todavía.