Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1212
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Por supuesto, si es obviamente poco prometedor, podemos eliminarlo.
Gracias por su opinión. No está claro si es "prometedor" o no, pero en mi sano juicio no elegiría un modelo de este tipo que, por ejemplo, tiene un drawdown del 50%, aunque luego sea fácil volver a los beneficios.
Añadiré el análisis de la página a través de los motores de búsqueda de google yandex
¿Por qué? ¿Qué sentido tiene el análisis?
¿Por qué? ¿Qué sentido tiene el análisis?
Sí, es un troll del siguiente hilo
Es el troll del siguiente hilo.
aah)))
Alguien sabe si voy a desarrollar algún algoritmo de red neuronal genial en java y lo protejo con contraseña por los motores de búsqueda de google yandex, ¿no me cerrará alguien?)
Aah))))
Un tipo pregunta sobre cómo filtrar sus órdenes, el otro responde con un artículo sobre la predicción de tendencias con maderas aleatorias... :)) Y luego el primero se pone a escribir su propia red neuronal en Java :))) Así que, son unos liantes.
y el gatito loco de ojos verdes simplemente grazna... es imposible leer sin sonreírLas figuras muestran el resultado financiero (eje y) del modelo al elegir diferentes probabilidades para la clasificación binaria (eje x). En la muestra de prueba, obtuve la conclusión de que siempre se debe entrar en el mercado cuando aparece la señal de activación (el entrenamiento decide si se entra en el mercado o no). La paradoja resultante es que el aprendizaje sólo provoca el deterioro de la señal de activación básica y no lo habría visto, si no hubiera decidido ver cómo cambia el resultado financiero en función del desplazamiento del punto de clasificación en el segmento de probabilidad.
Tenemos un enfoque muy diferente del problema. Soy ajeno a una descripción puramente matemática del precio sin ninguna justificación real (patrones visualmente observables). Por el contrario, aplico la ZZ y veo la eficacia de la misma (los pedicuros en la ZZ siempre están en la parte superior de la lista en todos los paquetes de MO). Creo que la combinación de ambos enfoques podría mejorar el resultado.
La selección de modelos a través de la significación no tiene sentido - ya he demostrado antes que la eliminación de diferentes predictores significativos en el mismo modelo puede mejorar los resultados del aprendizaje y formar nuevas relaciones más productivas y estables en las hojas del árbol. Toda esta "importancia" es un principio de codicia en la construcción de árboles, que no es correcto a priori, por lo que necesitamos métodos de evaluación de predictores significativos por separado - todavía no los tengo.
Hace un año y medio, Alyosha me aconsejó que no utilizara ZZ para la entrada o la salida, ya que se asoman al pasado y al futuro. Alesha no ha explicado los detalles. Ésta es mi interpretación de cómo funcionan las cosas:
Cuando se aplica ZZ como objetivo, es el pasado por el que se empezó a construir ZZ, se construye por barras anteriores (desde el punto cero) que se alimentan a la entrada. Es decir, si conoces estas barras y ZZ (parcialmente basadas en ellas), obtendrás una visión del futuro en la entrada.
Cuando empecé a utilizar los incrementos de precio como salida, todo se volvió menos brillante a la vez como con ZZ.
Si quisiera utilizar ZZ, tendría que crear un folleto especial con esos consejos. Es irreal que un principiante en MO lea 1200 páginas. Y una vez que lo leas, lo echarás de menos si no hay explicaciones.
Ah... zig-zag... Eso lo explica... por qué tienen los mismos errores... me lo perdí.
Me pregunto a quién se le ha ocurrido esta mierda del zig-zag... ¿de dónde ha salido?
aunque probablemente sea lo primero que se te ocurra... qué enseñar a la modelo... y aquí se ven los vértices y las depresiones, así que el zigzag es la solución perfecta :)KsanKsanych y su nieto Kesha tuvieron la idea. ¿Quién más?
:))) Incluso alguien escribió sobre ello antes, pero no recuerdo aquellos tiempos.