Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1698
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Ponlo ahí.
Doc estaba buscando otra forma de seleccionar predictores - construyendo un árbol de decisión sobre la genética - lo probamos juntos antes de que se fuera.
Es un enfoque más serio. Vtreat es sólo un preprocesamiento de datos para la posterior selección final de entradas durante la optimización. Es mi manera...
Adjunto un script para R, y también adjunto mi archivo. Diviértete, ejecútalo y comprueba cuánto puede reducir los datos en bruto. En el script, es necesario especificar la ruta del archivo a leer y la ruta en la que escribir el resultado.
Bueno... Estaba empezando a penetrar en la esencia de MO a partir de tus posts, y aquí hay una confesión de este tipo...))
No puedes perder tu experiencia. Lo principal en la MdD es entender la filosofía. Es muy importante para responder a la pregunta principal de qué pueden y qué no pueden hacer las redes. No pocas veces, son las expectativas infladas de los principiantes las que les llevan al fracaso y, en consecuencia, a la decepción de la herramienta en su conjunto. No esperes nada sobrenatural de él y no te decepcionará demasiado. Pero no encontrará una herramienta mejor como asistente.
Por lo tanto, la cuestión principal no está clara. ¿Qué pueden hacer las redes y qué no? El cerebro humano también tiene una red neuronal y puede hacer TODO. Las NS artificiales son limitadas, pero no está claro cuáles. ¿El número de neuronas? ¿Una muestra de aprendizaje? ¿Imperfección? No está claro...
Por lo tanto, la cuestión principal no está clara. ¿Qué pueden hacer las redes y qué no? El cerebro humano también tiene una red neuronal y puede hacer TODO. Las NS artificiales son limitadas, pero no está claro cuáles. ¿El número de neuronas? ¿Una muestra de aprendizaje? ¿Imperfección? No está claro...
¡¡¡¡¡¡Restringido por el profesor !!!!!!
¡¡¡¡¡¡restringido por el profesor !!!!!!
¿Suministra el profesor datos a la entrada de la SN para el aprendizaje? Es decir, una NS concreta está diseñada para resolver una tarea estrictamente específica. Si combinamos muchas NS y enseñamos a cada una de ellas a resolver su propio problema, obtendremos un análogo del cerebro? ¿O no es suficiente?
Hay una clara sobreexigencia de la herramienta. Créame, incluso una respuesta "Sí" o "No" a un problema concreto es suficiente y la complicación innecesaria es innecesaria.
Simplemente aprende a ver el beneficio en un pequeño y créeme, el resultado de este beneficio puede ser enorme, porque estás armado con esta herramienta, y tus oponentes no...
El profesor suministra datos a la entrada de la NS para el aprendizaje. Es decir, una SN concreta está diseñada para resolver una tarea estrictamente específica. Si combinamos un conjunto de SN y enseñamos a cada una de ellas a resolver su tarea, obtendremos un análogo de un cerebro... Es decir, una máquina que resuelve muchas tareas. ¿O no es suficiente?
¡No! No es suficiente.
Una red neuronal u otros AMO son sólo "optimización multidimensional" y ya está.
Es una herramienta para resolver problemas, eso es todo.
¡Y el problema tiene que ser fijado!
¡Y el problema hay que inventarlo!
Y la tarea tiene que ser seleccionada entre otras tareas.
¡Y la tarea es relevante!
A esto le llaman creatividad.
Hay una clara sobreexpectativa de la herramienta. Créame, incluso una respuesta "Sí" o "No" a una tarea específica es suficiente y su complicación innecesaria.
No entiendo cuál es el problema de crear un NS que reconozca los patrones de precios. El hombre puede hacerlo sin ningún entrenamiento. Y enseñan y enseñan... ¿Dónde está el sistema que reconoce los patrones gráficos básicos? ¿Por qué no está en el Buy More? Muchos algoritmos y ninguna red de este tipo...
No hay ningún problema en crear una red de este tipo , y reconocerá los patrones tan bien como un humano, incluso mejor...
Lo curioso es que la red no ganará dinero con estos patrones al igual que una persona que los reconoce de inmediato )) ¡¡!!
El problema está en los patrones, no en la red. Y el profesor que quiere la red no sabe lo que quiere, pero cree que lo sabe.