Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3053
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He intentado escribir una tabla q simple (sin esta superfórmula para calcular la acción).
Puede que sea una consecuencia más que una causa, pero sigue siendo un fenómeno conectado y, por tanto, mientras exista una conexión, podemos hablar de un patrón.
Sólo tenemos que reconocer que las leyes cambian. Y es en el momento en que cambian -el momento del tiempo- cuando hay que resolver este problema.
Las leyes no cambian. Simplemente no entendemos todas las leyes.
En la naturaleza, no hay dos copos de nieve exactamente iguales, pero los percibimos como copos de nieve y todos nos parecen iguales.
En los mercados financieros, un patrón es la imagen de un copo de nieve natural.
No hay dos patrones exactamente iguales en ciertos parámetros como en el caso de los copos de nieve y al mismo tiempo los patrones existen como una Ley.
los patrones existen como Ley.
si presentamos todos los plazos en un solo gráfico, ¿tendremos en cuenta toda la información sobre todos los extremos del gráfico?
hay tres plazos en el gráfico a la vez m1 . m10, m60
¿Y si nos planteamos la tarea de encontrar normas de una forma un poco diferente?
las propias reglas tienen que ser diferentes.
si los signos son X1, X2..... Х10
entonces las reglas para los de madera parecen X1>= 0.001 & X2<0.05 .
donde 0,001 es sólo un número abstracto / constante de ninguna manera ligada al mercado, sólo un número para la aproximación ...
Debido a esto, cuando el mercado cambia, todos estos números/constantes dejan de funcionar inmediatamente...
necesitas reglas como X1 >= ( X2*(X5/X7) ) & X3 < (X2^2) * X10.
en lugar de constantes abstractas - una fórmula adaptativa,
y las constantes deben evitarse como el fuego.
no son ni buenas ni malas, son adaptativas y no constantes.
no son ni buenos ni malos, son adaptativos y no constantes.
Una vez más, no temo aburrirles.
El problema no son las reglas ni los modelos, el problema es el poder predictivo del predictor para el profesor, que (el poder predictivo) varía. Con tu enfoque, puedes entrar en "bondad de ajuste" aleatoria, y necesitas una medida numérica de la variabilidad de la capacidad predictiva. Tienes algún análogo de "impotencia" para el predictor en los modelos - tomamos de lo que tenemos, y si todo es basura, tomamos de la basura. Para mí, el filtrado es un callejón sin salida, porque el algoritmo forma reglas sobre lo que se le da: si das caramelos, obtienes chocolate, y si das basura, obtienes otra porción de g...basura.
la relación entre los atributos es igual de probable que se salga del rango. Exactamente la misma abstracción.
Pero este no es el punto, pero el enfoque propuesto, que tiene algún sentido.
Sigo esperando pensamientos normales del foro sobre cómo mejorar tal cosa, porque mi cabeza rara vez recibe ideas frescas hasta que lea un par de libros más sobre estadística e IO.
Específicamente tomé el OOS donde el mercado cambió. El estudio fue en uno bajista y el OOS en uno alcista.
¿Cuantos meses/años tiene el gráfico?
El OOS es de unos 75000 pts / 500 tratos = 140 pts por trato. Eso está muy bien, se puede poner en un comercio.
¿Cuántos meses / años en el gráfico?
la relación entre los atributos es igual de probable que se salga del rango. Exactamente la misma abstracción.