Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2849
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Disminuye de nx a 1. Por ejemplo 5:1 = (5,4,3,2,1) y 1:5 = (1,2,3,4,5)
Como es habitual en matstat, se construye un análogo empírico a partir de la muestra. Como media en lugar de expectativa, frecuencia en lugar de probabilidad, o ECDF en lugar de CDF.
Vale, ya lo he trazado, ¿qué hago con él?
¿Y cómo puedo utilizar un histograma si x es el número de elementos de la muestra?
¿Y cómo podemos hacer un histograma si x es el número de elementos de la muestra?
X debería ser una muestra (de alturas de columnas, en tu caso) ordenada de forma ascendente. Y la función debería ser creciente de cero a log(nx). Si, por ejemplo, nx=5, entonces y=( log(5/5), log (5/4), log (5/3) , log (5/2) , log (5/1)) .
¿O es de otra ópera?
Absolutamente diferente. Usted habla de una de las variantes de la función de pérdida, mientras que nosotros hablamos de la función de riesgo acumulativo.
¿Y el entrenamiento de refuerzo?
¿Con qué vas a reforzar?
De todos modos, usted no tendrá ninguna inteligencia, pero sólo un modelo del sistema nervioso autónomo, y que ...
Tal vez usted será capaz de practicar algunos reflejos ...
¿Y dónde está, la inteligencia? ¿Dónde están los niveles de abstracción? ¿Dónde está la esquizofrenia?
¿Dónde está todo esto en su inteligencia artificial?
Para X debe haber una muestra(de alturas de columna, en tu caso) ordenada de forma ascendente. Y la función debe ser creciente desde cero hasta log(nx). Si, por ejemplo, nx=5, entonces y=( log(5/5), log (5/4), log (5/3) , log (5/2) , log (5/1)).
¡Aclaración importante!
¿Es así entonces?
¿Y cómo transformar el histograma entonces?
Aclaración importante
¿Es así?
¿Y cómo convertir el histograma entonces?
Bueno, ya puedes ver las secciones horizontales. También es desconcertante que la muestra máxima que tienes aquí sea de 400, mientras que antes era de unos 60. Quizás deberías tomar log(X) en lugar de X, habiendo descartado previamente los valores cero de la muestra - esto te permitirá ver el área de valores pequeños de X con más detalle.
De todas formas, no sé cuál es tu tarea en general. El método sólo responde a una pregunta concreta que tienes: cómo separar la "valla" más alta de los "árboles" más bajos. El comienzo de una sección horizontal (o casi horizontal en comparación con la pendiente media del resto de la curva) es la valla más alta, y el final de dicha sección es el árbol más bajo. En esta sección no hay puntos o hay muy pocos, lo que nos permite no tenerlos en cuenta.
Ahora se ven las secciones horizontales. También es desconcertante que la muestra máxima que tienes aquí sea de 400, mientras que antes era de unos 60. Quizás deberías tomar log(X) en lugar de X, habiendo descartado previamente los valores cero de la muestra - esto te permitirá ver la región de valores pequeños de X con más detalle.
He transformado X, pero sigo sin entender qué has visto ahí - y cómo automatizar el proceso de definir coordenadas en él para seleccionar el rango deseado.
¿Puedes nombrar las coordenadas específicas donde comienza el "gráfico suave"? Y había un gráfico horizontal, y luego el movimiento en un ángulo agudo - ya no cuenta - hasta que el primer gráfico suave o qué?
En cualquier caso, no sé cuál es su problema en general. El método responde sólo a una pregunta específica de los suyos - cómo separar el más alto "valla" de los más bajos "árboles". El comienzo de un segmento horizontal (o casi horizontal en comparación con la pendiente media del resto de la curva) es la valla más alta, y el final de dicho segmento es el árbol más bajo. En este tramo no hay puntos o hay muy pocos, lo que nos permite no tenerlos en cuenta.
El objetivo es encontrar predictores que describan la naturaleza de las secuencias.
Convertido el X también, pero todavía no entiendo lo que vio allí - y cómo automatizar el proceso de definición de coordenadas en él para seleccionar el rango deseado.
¿Puedes nombrar las coordenadas específicas donde comienza el "gráfico suave"? Y había un gráfico horizontal, y luego el movimiento en un ángulo agudo - que ya no cuenta - hasta el primer gráfico suave o qué?
El objetivo es encontrar predictores que describan la naturaleza de las secuencias.
En la primera figura, el gráfico horizontal obvio va de 2,4 a 3 aproximadamente.
Si fuera, por ejemplo, una muestra de las alturas de las rodillas de un zigzag, es una oportunidad para entrar en la ruptura del primer nivel y tomar beneficios en el segundo.
Si fuera, por ejemplo, una muestra de las alturas de una oportunidad de arbitraje, es mejor entrar en las que sobrevivieron al primer nivel.
No hay fuerza, tiempo ni ganas para pensar cómo se puede utilizar exactamente esta curva. Ya os he dicho muchas veces que soy contrario a la idea del "trabajo conjunto" en el foro. Sólo veo el beneficio en una discusión superficial de cuestiones teóricas individuales.
Me opongo a la idea de "trabajar juntos" en el foro.
Si todo el mundo pensara en la misma dirección y escribiera en el mismo idioma, ¿cambiaría su opinión?
Difícilmente, prefiero la creatividad libre, y cualquier trabajo en grupo siempre implica limitaciones.