Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1926
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y busca y crea, y busca de lo que he creado )) y crea de lo que he buscado ) y por magua y todo tipo de cosas )
y luego elige las mejores mediante la selección y reordenación, etc., etc.bueno, genial pero sigue siendo una búsqueda funcional primitiva y estoy hablando de una búsqueda aleatoria completa....
como, ese es el tipo de cosas que su oscilador no hará -
si la vela de las 6 era blanca y a las 12 el precio era inferior al de la vela de las 6
No estoy hablando de multiplicar una función por otra, estoy hablando de crear una enumeración aleatoria completa de todo, sin tonterías
Hay que tener en cuenta TODO! el tiempo, los precios, los niveles, los patrones, sus secuencias, todo, todo, y buscar, buscar, buscar
bueno genial, genial pero sigue siendo una búsqueda funcional primitiva y estoy hablando de una búsqueda aleatoria completa....
Ese es el tipo de cosas que su generador no creará -
si la vela de las 6 era blanca y a las 12 el precio era inferior al de la vela de las 6, entonces se sentó en el precio de las 12
No estoy hablando de multiplicar una función por otra, estoy hablando de crear una enumeración aleatoria completa de todo, sin tonterías
Hay que tener en cuenta TODO! Tiempo, precios, niveles, patrones, sus secuencias todo, todo, todo, y buscar, buscar, buscar
No creo que funcione así.
No creo que funcione así.
¿cuál es el problema?
¿cuál es el problema? ¿explosión combinatoria?
más o menos, hay infinitamente más reglas
así, infinitas reglas.
dos palabras - reducción dimensional
Para eso está.
¿Crees que me he enganchado a esto?)
Ya puedo ver el potencial de las pruebas primitivas.
dos palabras - reducción dimensional
¿Crees que me estoy enganchando a esto?)
Ya puedo ver el potencial de las pruebas primitivas
Veo el fallo en mi enfoque... los criterios para entrar en las operaciones estaban determinados por la media y la std del grupo que se estaba entrenando, y los nuevos datos muestran un cambio
tenemos que revisar los criterios y ya está.
pruébalo... soy demasiado perezoso por ahora )
Me di cuenta de la falla en mi enfoque. los criterios para entrar en las operaciones fueron determinados por la media y std de la agrupación que se está entrenando, y en los nuevos datos hay un sesgo
tenemos que revisar los criterios y ya está.
esto no cambiará nada, pero sigue intentándolo).
pruébalo... A estas alturas me da un poco de pereza).
no sé cómo, todavía...
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he entrenado en clases de yumap, clases visualizadas, veo que las clases se sustituyen con el tiempo, especialmente donde hay una fuerte concentración ("patrón") esos sistemas no sólo mueren con el tiempo sino que incluso funcionan al revés
¿Alguna idea de cómo hacerlo?
¿Qué es exactamente?
¿Qué es exactamente?
En general, el principio de generación de fichas.
al azar...
Una ficha puede representarse como una regla de registro...
Tamaño de la regla - aleatorio
contenido de la regla - aleatorio
generó 1000 reglas - enviadas a la OMI como 1000 características
elija de 1 a 5 características buenas si las tiene, si no, deséchelas todas.
Las características seleccionadas se lanzan a la "base de datos de buenas características".
y de nuevo, generar 1000 características, y así sucesivamente.
cuando la "base de buenas características" contenga más de 1000 características, podrá utilizarlas para entrenar un nuevo modelo y ver lo que obtendrá.