Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1556
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¿De qué se compone el depósito? De las órdenes de compra/venta/espera.
Estos comandos se enseñarán a los últimos NS. Y luego predecirlos. ¿En qué deben entrenarse las redes intermedias?
Aquí puedes maximizar los beneficios de forma sencilla.
Es decir, se identifican los puntos de entrada y salida que dan lugar a beneficios. Cuanto mayor sea el beneficio potencialmente obtenido al entrar en el punto de entrada identificado, mayor será el nivel de la señal en la salida de la red.
Aquí puedes maximizar los beneficios de forma sencilla.
Es decir, se identifican las posiciones de apertura y cierre que dan lugar a beneficios. Cuanto más beneficio obtengamos potencialmente al entrar en el punto de entrada identificado, mayor será el nivel de señal en la salida de la red.
Los intermedios necesitan enseñar algo específico. Si no hay algo específico, son inútiles.
¿De qué se compone el depósito? De los comandos de compra/venta/espera.
Estos comandos se enseñarán a los últimos NS. Y luego predecirlos.
¿En qué deben entrenarse las redes intermedias? ¿ZigZags? Para que una red aprenda algo, hay que mostrarle la respuesta. ¿Qué algoritmo de zigzag y con qué parámetros te gustaría utilizar como señal de entrenamiento?
No necesito ningún algoritmo de zigzags. El resultado aquí es algo similar al utilizado en AlfaZero. La red detecta los puntos de entrada por sí misma.
Todos los zigzags y cualquier indicador son muletas. El mercado no es un sistema estacionario. Los fractales aparecen de diferentes maneras y en diferentes marcos temporales. Todos ellos tienen un efecto simultáneo en el mercado.
¿Y qué es un zigzag o un muving? Es sólo pasar un flujo de datos a través de un algoritmo que es un determinado filtro. El algoritmo no tiene en cuenta el tamaño de los fractales resultantes. Sólo muele la información en algo promedio. Y si se alimenta esta media hospitalaria a la entrada de la red, es decir, si se alimenta la información distorsionada a la entrada, entonces la salida tampoco será del todo adecuada. La belleza de las redes neuronales es que ellas mismas identifican y clasifican los fractales presentes en la señal recibida.
No se necesita un algoritmo de zig-zag. Aquí se consigue algo remotamente parecido a lo que se utiliza en AlfaZero. La propia red identifica los puntos de entrada.
Todos los zigzags y cualquier indicador son muletas. El mercado no es un sistema estacionario. Los fractales aparecen de diferentes maneras y en diferentes marcos temporales. Todos ellos tienen un efecto simultáneo en el mercado.
¿Y qué es un zigzag o un muving? Es sólo un paso de un flujo de datos a través de un algoritmo que es un determinado filtro. El algoritmo no tiene en cuenta el tamaño de los fractales resultantes. Sólo muele la información en algo promedio. Y si se alimenta esta media hospitalaria a la entrada de la red, es decir, si se alimenta la información distorsionada a la entrada, entonces la salida tampoco será del todo adecuada. La belleza de las redes neuronales es que ellas mismas detectan y clasifican los fractales presentes en la señal recibida.
No hay necesidad de redes intermedias. Una sola red lo hará todo. Al final llegamos a lo que tenemos. Que nadie tiene una señal decente para confirmar el éxito del MdD.
Estoy de acuerdo.
Es decir, no hay necesidad de redes intermedias. Una sola red lo hará todo. Al final llegamos a lo que tenemos. Que nadie tiene una señal decente para confirmar el éxito del MdD.
Esto lo hace una red.
A los intermedios hay que enseñarles algo concreto. Si no hay nada concreto, no sirven para nada.
Cada red identifica las posiciones abiertas para obtener beneficios potenciales. Y las señales de estas redes se introducen, por ejemplo, en una red de enlace completo. Los grupos de entradas de las redes de diferentes plazos reciben señales potenciales.
Y la red de malla completa identifica dónde es mejor abrir/cerrar posiciones sobre la base de obtener la máxima tasa de incremento de los depósitos.
Si compramos EUR 1-10-2000 y mantenemos la posición hasta el 1-07-2008 basándonos en el marco temporal mensual, obtendremos una ganancia. Y no es necesariamente la máxima. Pero si abrimos operaciones de venta y compra en el marco temporal diario, el beneficio será potencialmente mayor. Una red totalmente integrada está diseñada para detectar los lugares en los que se obtendrá el máximo beneficio.
Y si abrimos en H4 o H1... o en las actas. La parrilla final identificará dónde es mejor el beneficio y tendrá en cuenta las señales procedentes de los plazos más altos. En redtrader.ru, por ejemplo, se puede ver cómo se consideran las señales de diferentes marcos temporales. Pero allí todo se hace manualmente.
Cada red identifica las posiciones a abrir por los beneficios potenciales. Y las señales de estas redes se introducen, por ejemplo, en una red de enlace completo. Los grupos de entradas de las redes de diferentes plazos reciben señales potenciales.
Y la red de malla completa identifica dónde es mejor abrir/cerrar posiciones sobre la base de obtener la máxima tasa de incremento de los depósitos.
Si compramos EUR 1-10-2000 y mantenemos la posición hasta el 1-07-2008 basándonos en el marco temporal mensual, obtendremos una ganancia. Y no es necesariamente la máxima. Pero si abrimos operaciones de venta y compra en el marco temporal diario, el beneficio será potencialmente mayor. Una red totalmente integrada está diseñada para detectar los lugares en los que se obtendrá el máximo beneficio.
Y si abrimos en H4 o H1... o en las actas. La parrilla final identificará dónde es mejor el beneficio y tendrá en cuenta las señales procedentes de los plazos más altos. Aquí redtrader.ru, por ejemplo, es donde se puede ver cómo se consideran las señales de diferentes marcos de tiempo. Pero allí todo se hace manualmente.
Desgraciadamente, en todo su razonamiento hay un error garrafal. Una palabra: "sí mismo". Lamentablemente, se trata de una idea errónea de que la red en sí misma no puede hacer nada y nada cambiará hasta que la entiendas.
Has visto el enlace a AlfaZero más arriba. Y esa red se enseñó a sí misma a jugar al Go. Y luego el equipo de DeepMind, utilizando ideas similares, creó cuadrículas que empezaron a ganar en varios juegos de ordenador y no sólo de ordenador. Piensa en ello.
Has visto el enlace a AlfaZero más arriba. Y esa red se enseñó a sí misma a jugar al Go. Y luego el equipo de DeepMind, utilizando ideas similares, creó cuadrículas que empezaron a ganar en varios juegos de ordenador y no sólo de ordenador. Piensa en ello.
Bueno, también sería en su campo y el ordenador perdería. Shoo choo :-) De hecho, Alpha ha aprendido a jugar el juego jugando consigo mismo y esta es la idea del trato. También en nuestro caso hay competencia entre compradores o vendedores. Ahora vamos a establecer las condiciones: Las señales deben alternar compra-venta-compra-venta. Pero establece la competencia entre la compra y la venta para maximizar los beneficios. En consecuencia, las flechas tratarán de aumentar sus beneficios tendiendo hacia los extremos. En otras palabras, le decimos. Sí, pon los oficios como quieras, pero apégate a estas pautas.
En el proceso de optimización, la flecha retrocederá hacia el extremo mejorando su posición puede que no lo alcance durante un par de compases pero no perderá su relevancia, mientras que ZZ coloca la flecha en el propio extremo e intenta atraer al algoritmo de optimización allí donde no hay generalización. Es decir, cuando la flecha llega a un extremo, es clave; cuando está en el propio extremo, no lo es. Esta es la razón por la que es mejor no utilizar ZZ como objetivo