Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2009
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¿Dónde conseguir estos "normales"? Si durante la cuantificación nos encontramos con el límite entre los cuantiles, entonces durante el entrenamiento puede resultar que sólo la diferencia de 1 cuantil lleve a perder una entrada en el real. No me gusta cuando no puedo reproducir el progreso de un día cerrado en el Probador de Estrategias; por eso detecté el motivo y comencé a eliminarlo.
Si tomamos una hipotética TS normal) sería una tontería creer que +-lag cambiaría algo
Bueno, qué tontería, digamos que un retraso (un valor erróneo obtenido) significa el cruce por el precio de un nivel importante - y estadísticamente, hay un cruce, significa una reversión pronto y no tiene sentido entrar en la tendencia en esta barra horaria, pero de hecho no hubo un cruce, sino sólo un toque (la barra no está cerrada), significa que todavía hay un potencial de movimiento adicional en la apertura de la barra.
Y luego, como he dicho antes, es importante para la depuración y el análisis poder reproducir los resultados en el probador.
Qué tontería, digamos que un retraso (un valor incorrecto) significa un cruce de un nivel importante por parte del precio - y estadísticamente hay un cruce, significa una reversión pronto y no tiene sentido entrar en la tendencia en esta barra horaria, pero de hecho no hubo un cruce, sino sólo un toque (la barra no está cerrada), por lo que todavía hay potencial para un mayor movimiento en la apertura de la barra.
Y luego, como he dicho antes, es importante para la depuración y el análisis poder reproducir los resultados del sondeo en el probador.
El margen de error es insignificante. Si hay un desplazamiento de la muestra del 10% o un cambio en la serie, entonces sí, pero un cambio de menos del 1% no debería cambiar el resultado en más del 1%.
Estás pensando de forma extraña. Si se trata de un solo árbol, el cambio puede ser crítico cuando el error supera el umbral de división. Si se trata de un andamiaje o, de un refuerzo, entonces a lo largo de la vida del modelo el error será crítico en un par de "predicciones", lo cual no es fatal. Pero, esto es si estamos hablando de un solo predictor, pero si hay un 30% de tales predictores, entonces los resultados diferirán más a menudo.
Utilizo esta muleta en
Debe haber alguna buena solución.
¿Cuál es la forma correcta de hacer algo sólo una vez en la apertura de la barra dentro de OnTick()?
Yo uso una muleta así
debe haber alguna solución agradable.
Clásico)
Estás pensando de forma extraña. Si se trata de un solo árbol, el cambio puede ser crítico cuando el error supera el umbral de división. Si se trata de un andamio o, de un boosting, a lo largo de la vida del modelo el error será crítico en un par de "predictores", lo que no es fatal. Pero, esto es si estamos hablando de un solo predictor, pero si dichos predictores son el 30%, los resultados serán diferentes con mayor frecuencia.
Bueno, es sólo una cuestión de la cantidad relativa de datos no corregidos. Por supuesto, hay un umbral crítico.
Bueno, es sólo una cuestión de la cantidad relativa de datos incorrectos. Naturalmente, hay un umbral crítico.
Así será si los datos se toman en diferentes momentos y se consultan según el índice de barras de diferentes instrumentos especialmente.
¿Podemos hacer un concurso de formación de muestras?