Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3043
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Hay un gran paquete sobre optimización bayesiana...
Puedes hacer optimización multicriterio, optimización sobre funciones con ruido y muchas otras cosas, muy interesante el paquete.
Hice un ejemplo de juguete de cómo el algoritmo busca un mínimo en un vector unidimensional.
Sigo sin entenderlo, no hay forma de decir con certeza si la res. fin. es estadísticamente significativa o no. ¿o no?
No mezcles dos cosas que están relacionadas con el uso del mismo indicador:
1) La evaluación del resultado de una ST mediante este indicador.
2) Selección de una ST entre un gran número de opciones maximizando este indicador.
En el primer caso, el valor del indicador puede ser estadísticamente significativo, pero en el segundo es poco probable.
Sigo sin entenderlo, no hay forma de decir con certeza si la res. fin. es estadísticamente significativa o no. ¿o no?
1) ¿Los datos son los mismos que en el ejemplo?
2) Quizás en el nuevo R los nombres de los argumentos de las funciones han cambiado
1. sí
2. Quizás - encendí 3.5.0 - solicité la librería - la instalé y de nuevo algunos errores.
1. sí
2. Tal vez - encendido 3.5.0 - solicitó la biblioteca - instalación y de nuevo algunos errores.
ver que argumentos toma la función
en la versión que tenía el error con esta función.
¡Yo lo escribí!
No mezcles dos cosas que impliquen utilizar el mismo indicador:
1) Evaluación del resultado de una TC en este indicador.
2) Selección de una ET entre un gran número de opciones maximizando este indicador.
En el primer caso, el valor del indicador puede hablar de significación estadística, pero en el segundo, difícilmente.
En palabras sencillas, si evalúo una ST por su significación estadística, es buena,
si tengo 100 ST y elijo la mejor por el mismo criterio, ¿es mala?
¿Habré entendido algo mal? ¿Tampoco puede ser correcto?
Una de las direcciones puede ser la búsqueda no de los mejores, sino de los parámetros más estables de la ST, es decir, descartar aquellas variantes que presentan variabilidad de resultados en distintas partes de la historia.
Una forma es incluir indicadores de estabilidad de los resultados en los criterios de evaluación.
ver qué argumentos toma la función
en la versión en la que se produjo un error con esta función.
¡Yo lo escribí!
Está bien, debería funcionar.
¿Estás seguro de que no has cambiado el código? Muéstrame el código donde se produce el error.
Está bien, debería funcionar.
¿Estás seguro de que no has cambiado el código? Muéstrame el código donde se produce el error.
No, no lo cambié.
No, no lo hice.
muy pequeño