Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1580
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bien, la cointegración
es una bendición que solemos descubrir a posteriori
por lo que es de poca utilidad, excepto para marcar la casilla - estas filas estaban cointegradas hace bastante tiempo
es la felicidad que solemos descubrir a posteriori.
así que no sirve de mucho
parece que no hay nada más por ahí.
parece que no hay nada más por ahí.
eso es lo que estamos hablando.
triste
o aquí hay, por ejemplo, 2 series, cada una formada por sus propios incrementos, o diferencias, como dicen otros
o esto
o esto
o esto
De ahí que sugiera seguir observando las curvaturas divergentes de la serie original y no las sintéticas. Verá la misma imagen con las mismas curvaturas expansivas.No puedo decirte cómo operar este patrón de expansión, pero puedo suponer que si alguna parte de las curvaturas comenzó a cambiar el vector de orientación, lo más probable es que alguna otra parte también deba cambiar su vector de orientación.
este es el caso, aunque no muy fuerte, pero parece bastante estable
y por eso surgió la pregunta sobre la investigación de un posible sobreentrenamiento
Colegas,
Le deseo un feliz año nuevo y que el año que viene reciba sólo modelos generalizados adecuados al mercado. ¡¡¡¡Buena suerte !!!!
Y para que te refresques. Un éxito del nuevo año
El vídeo de CatBoost es más bien para los programadores :)
Los vídeos de CatBoost son más bien para los programadores :)
Estoy en ahtubing bros. Hoy es día de descanso y me faltan los últimos precios de los símbolos en el resumen del mercado. ¿Hay alguna forma de actualizarlos a través de la emulación de garrapatas o algo así? No quiero contar sin los últimos precios :-(.
He buscado en todo el foro pero no he encontrado nada, por desgracia
Soy nuevo aquí y el hilo es grande, si no es difícil dar un sammari - ¿es posible predecir las cotizaciones utilizando redes neuronales? hay algún ejemplo que funcione?
Estoy metido de lleno en esto, estoy trabajando con un colab de Google + TensorFlow + Keras + Telegram (me señalo los resultados para mí).
En resumen, el tema es: quien empieza a trabajar, se va y no se lo cuenta a nadie. Quien no se pone a trabajar, simplemente se va.
Llegué a la conclusión de que el análisis de las estadísticas fuerst, y luego la guinda en forma de MO en la parte superior. Opinión personal. Creo que probablemente hay formas efectivas de hacer análisis de estadísticas en piloto automático a través de la IA, no lo he logrado.
no el análisis estadístico, sino la econometría fuerst, por así decirlo. La NS es sólo un "por qué no".