Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3166
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Los resultados del aprendizaje a través del corsé a menudo no son malos
De los años 10 a 21 un corsé se encontró con una fracción de 30% (30% de la historia al azar de este sitio participó en el aprendizaje), los otros años en general pura OOS
En el terminal se ve así
Existen muchos métodos para determinar el coreset. He aquí algunos de los métodos más populares:
Es importante señalar que no existe una forma universal de obtener un coreset que sea adecuado para todas las tareas de aprendizaje automático. La elección del método para obtener el coreset depende de la tarea específica y de los recursos computacionales disponibles.
*Bard
Los resultados del aprendizaje a través del corsé no suelen ser malos
De los años 10 a 21 un corsé se encontró con una fracción de 30% (30% de la historia al azar de este sitio participó en el aprendizaje), los años restantes en general pura OOS
En el terminal se ve así
Bueno, también hay períodos de drawdowns que duran de seis meses a un año. ¿Está preparado para ello? ¿Especialmente si la reducción comienza inmediatamente después del lanzamiento en real?
También hay periodos de caídas que duran entre seis meses y un año. ¿Está preparado para ello? ¿Especialmente si la reducción empieza inmediatamente después de empezar en real?
Por lo general, diversificar.
Sólo tiene que crear una cartera de instrumentos que crearán el mayor factor de recuperaciónEstas parcelas serán rentables en otros instrumentos. Y si la tendencia general de todos ellos será la misma que en el gráfico presentado, es una estabilidad de la inversión garantizada.
También hay periodos de caídas que duran entre seis meses y un año. ¿Está preparado para ello? ¿Especialmente si la reducción empieza inmediatamente después de empezar en real?
No estoy listo para apostar por 20 años :) esto es más bien un estudio de caso.
Estoy bien con 10 años de formación - 1 año de OOS, bien.
pero hay mucho ruido, a veces el modelo desecha casi todas las muestras como inútiles, quedan 3 transacciones
También hay trozos de historia que nunca se predicen con normalidad.
En definitiva, no es una actividad muy gratificante.
Es como hacer girar el viejo receptor y golpear accidentalmente alguna onda con ruido.
Una vez más estoy convencido de que para pronosticar se necesita un modelo.
El modelo elimina lo innecesario (ruido) dejando lo necesario (señal), si es posible amplificando lo necesario (señal), así como el modelo es más determinista, más repetibilidad en los patrones....
como ejemplo.
precios minutka alto-bajo.
Además construimos la simplificación más simple del precio (crear un modelo).
luego eliminamos el exceso (mejoramos el modelo) con la ayuda de un sencillo algoritmo conocido para la reducción de la dimensionalidad, el modelo se hizo más repetible.
y el último toque quizás decorativo.
Me pregunto cómo se entrenará el MO con estos datos.
Esta es una muestra de prueba.
¿Habías visto antes números como estos?
¿Cuál es el nombre exacto? ¿O es casero?
Llevo muchos años utilizando diferentes modelos "de madera" y nunca he visto nada parecido.
¿Qué quiere decir con casero? Hay una justificación teórica, un buen artículo. Hay un paquete llamado RLTv3.2.6. Funciona bien. Usted debe prestar atención a la versión.
Sobre ONNX para modelos de madera en Python. Ver paquete skl2onnx.
Modelosscikit-learn soport ados. El último conjunto de opciones soportado es el 15.
Suerte
¿Has visto alguna vez esas cifras por ti mismo?
0,99 entrenamientos/prueba, con el modelo truncado a un par de iteraciones. Sólo quedan unas pocas reglas que predicen bien las clases.
0,99 entrenamiento/prueba, con el modelo truncado a un par de iteraciones. Sólo quedan unas pocas reglas que predicen bien las clases.
TP=10 y SL=1000 ?)