Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1761
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Se me ocurrió una idea, el archivador puede ser utilizado como una prueba de aleatoriedad. Random no será comprimido por el archivador.
Deberíamos probar cotier, diferentes tamaños, varias muestras. Intenta hacer una descomposición de componentes para ver si la compresión mejora.
El flac comprime peor, aunque parece ser más adecuado para ello. Rorschach: el flac es peor para la compresión, aunque parece ser más adecuado para este tipo de compresión.Por relación de volumen, el precio es similar al fractal
Por la relación de volumen, el precio parece un fractal
buen comienzo. Si el precio es similar a las variaciones fractales, donde los patrones están definitivamente allí)) P con aleatoriedad también es correcto))))
una cosa que no entiendo es por qué la relación de compresión es la más alta en el rango aleatorio y P?Una cosa que no entiendo es por qué la relación de compresión es la más alta en el rango aleatorio y en Pi?
Es lo contrario, tienen la relación de compresión más baja
Es lo contrario, tienen la menor relación de compresión
Lo tengo, el grado es confuso. queda sacar los patrones y descomprimir y ver la diferencia con el original.
Se me ocurrió una idea, el archivador puede ser utilizado como una prueba de aleatoriedad. Random no será comprimido por el archivador.
Deberíamos comprobar el cotier, diferentes tamaños, algunas muestras. Intenta hacer la descomposición en componentes para ver si la compresión mejora.
El flac comprime peor, aunque parece ser más adecuado para ello. Rorschach: el flac es peor para la compresión, aunque parece ser más adecuado para este tipo de compresión.Ya he visto esta idea antes. Como los enlaces a recursos de terceros no están permitidos, lo pegaré con una imagen.
Una idea interesante es representar las imágenes como una onda, 50 ondas para ser exactos.
Cada onda podría alimentar la entrada NS.
Sólo una idea.
Una idea interesante es representar las imágenes como una onda, 50 ondas para ser exactos.
Cada onda podría alimentar la entrada NS.
Sólo una idea.
interesante, pero sin sentido).
divertido, pero sin sentido )
Tengo predictores experimentales de "convolución", cuyo principio es dividir el gráfico en una cuadrícula e informar de la acumulación de barras, de hecho el contraste. Y, sorprendentemente, los patrones funcionan en algunas hojas. Todavía no he desarrollado esta idea, sino que me he centrado en la estructura de datos y la capacidad de agregación. Lo que quiero decir es que el principio de la compresión de datos es esencialmente similar en este caso.
Por cierto la propuesta de trabajar experimentalmente con un conjunto de datos abiertos es interesante. Sin embargo, ¿cómo crees que es posible sin un EA de código abierto con función de partición y ahorro de predictores?
Tengo predictores experimentales de "convolución", cuyo principio es dividir el gráfico en una cuadrícula e informar de la agrupación de las barras, de hecho el contraste. Y, sorprendentemente, en algunas hojas los patrones funcionan. Todavía no he desarrollado esta idea, sino que me he centrado en la estructura de datos y la capacidad de agregación. Lo que quiero decir es que existe un principio similar de compresión de datos.
Yo hacía algo parecido, pero en forma de distribuciones, o en términos más de trader - construía algo así como perfiles de volumen en lugar de gráficos, es una cosa curiosa... hay un punto en la excavación + representación de niveles + algoritmo conveniente
Por cierto, la propuesta de trabajar experimentalmente con un conjunto de datos abiertos es interesante. Sin embargo, ¿cómo se imagina que es posible sin el EA de código abierto con la función de marcar y guardar predictores?
Me lo imagino todo en un archivo txt o csv, donde las columnas son características/predictores/atributos y la última es un archivo de destino
Acordamos con el objetivo lo que debe ser y los parámetros que debe tener, y adelante...
Cada participante abre un conjunto de datos en el software e intenta reducir el error de clasificación, si tiene éxito, añade esas características al conjunto de datos, que han sido generadas, y envía un conjunto de datos mejorado al público, y así aparece un algoritmo genético humano de generación y selección de características.
Cuando se consigue un error aceptable, podemos pensar en portar todo a código mql
así es como lo veo
Creo que el error aceptable es del 95% +, hasta ahora el máximo es del 77-83% +-.
Además, para evitar que se generen "firmas basura" se podrían poner límites tales que el signo debería mejorar el error en al menos un 1% por ejemplo, de lo contrario se tirarían 15000 bolsas y se diría: he mejorado el error en un 2%)) soy un héroe))
Yo hice algo parecido, pero en forma de distribuciones, o en términos más de trader, construí una especie de perfiles de volumen en lugar de gráficos, es algo divertido... tiene sentido cavar + representación de niveles + algoritmos convenientes
Tengo 16 celdas de 4x4, ventana dinámica y cuento cuántas barras se cerraron en cada celda, para decirlo de manera primitiva.
Lo muestro todo como archivo .txt o csv, donde las columnas son características/protectores/firmas y la última es de destino
Nos ponemos de acuerdo enseguida con el objetivo, cuál debe ser y con qué parámetros, y seguimos adelante...
El objetivo debe ser generado por el Asesor Experto, de lo contrario no está claro cómo obtener nuevos predictores - utilizando los datos.
A continuación, se pueden cargar los objetivos con muchos, lo que permitirá revelar el poder predictivo de los predictores, ya que un buen predictor tendrá éxito en diferentes objetivos.
El instrumento debe ser el mismo para todos - los futuros de Moex o el pegamento es mejor. Me gusta Si.