Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3118
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Si desde un punto de vista práctico, estoy de acuerdo con la opinión de Forester.
Si es desde un punto de vista puramente teórico, es posible no contraponer estos dos enfoques. Para entenderlo, basta con pensar en las líneas rojas rectas de la segunda figura como partes de una única línea curva. Esencialmente, esto significa simplemente que la segunda opción es más flexible y compleja, lo que le da más opciones (en el buen y en el mal sentido)
Necesitas una medida cuantitativa de la fuerza de la relación entre el predictor y el objetivo. He escrito muchas veces en este foro, he hecho referencias a paquetes de R, incluso he citado los resultados de mis cálculos.
Estoy de acuerdo, pero a veces un par de características mejoran la calidad de la predicción. He aquí un ejemplo sencillo. El calentamiento diurno se ve afectado por la cantidad de nubosidad y humedad.
Todo meteorólogo sabe que con mucha humedad, incluso con un cielo despejado, el calentamiento será menos significativo que con poca humedad. Así que tenemos que fijarnos en la "relación" de los signos.
Estoy de acuerdo, pero a veces un par de señales pueden mejorar la calidad de una predicción. He aquí un ejemplo sencillo. El calentamiento diurno está influido por la cantidad de nubes y la humedad del aire.
Todos los meteorólogos saben que con mucha humedad, incluso con un cielo despejado, el calentamiento será menos significativo que con poca humedad. Así que tenemos que fijarnos en la "relación" de los signos.
¿En qué modelo del MdD es posible tener esto en cuenta?
Si no lo filtras, sigues teniendo un error. El modus operandi es en esencia un ajuste de la historia, que no tiene por qué repetirse exactamente.
Noticias, declaraciones de los poderosos del mundo dejarán al MdD en la oscuridad. Ya que de lo contrario los gobernantes deberían hablar en la dirección del MdD y las noticias deberían salir según las instrucciones de su M dD. La cola mueve al perro (c).
Pero las cosas no son tan tristes si se utilizan modelos de mercado. Puede que haya menos margen de precisión, pero una mayor probabilidad de ver la dirección y la duración del movimiento.
Bueno, el hecho de que leas mis posts y sigas mis consejos me hace feliz).
¿En qué modelo MOE es posible tener esto en cuenta?
Existe un catboost.
https://catboost.ai/en/docs/concepts/python-reference_catboostclassifier_get_feature_importance
Creo que los toros y los osos operan de forma diferente. El mismo euro suele caer rápidamente y luego sube lentamente. Es un comportamiento diferente.
Si no lo filtras, igual te da error. El MdD es esencialmente una adaptación de una historia que no tiene por qué ser exactamente la misma.
Las noticias, las declaraciones de los poderosos del mundo dejarán al MdD en la oscuridad. Ya que de lo contrario los gobernantes deberían hablar en la dirección del MdD y las noticias deberían salir según las instrucciones de su MdD. La cola mueve al perro (c).
Pero las cosas no son tan tristes si se utilizan modelos de mercado. Puede que haya menos margen de precisión, pero una mayor probabilidad de ver la dirección y la duración del movimiento.
Bueno, el hecho de que leas mis posts y sigas mis consejos me hace feliz).
No sólo el modus operandi no ayudará, sino que la probabilidad tampoco.
El margen manda.
¿Existe algún script que muestre esta diferencia? Yo mismo tengo una opinión ligeramente diferente(enlace a una versión generalizada).
Tal vez fue recordado en las emociones porque drenó mi depósito. No excluyo que todo es par o incluso viceversa)))
A eso me refiero. Lo conseguí en la primera pantalla que vi. Ayer entre las 15:00 y las 16:00.
A eso me refiero. Lo conseguí en la primera pantalla que vi. Ayer entre las 15:00 y las 16:00.
Ya está listo el nuevo avatar.
;)