Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2068
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Creo que te he entendido y he escrito con el ánimo de que un evento que se repite todos los días a las 9 de la mañana sea también un evento que se repita todos los miércoles a las 9 de la mañana. Sería bastante difícil aislar los eventos que tienen un período REALMENTE SEMANAL (pero no diario) debido a la periodicidad diurna muy brillante. Podría estar equivocado, por supuesto, pero todavía no he notado una periodicidad semanal brillante, así que no hay manera de identificarla en mi código.
No sé, la lógica del tiempo debería dar períodos semanales. Si encuentra el patrón diario, entonces a partir de ellos identificar la periodicidad del mes o del día de la semana es una cuestión de técnica.
Hay estrategias, estrategias de tendencia que ganan bien con un 40% de precisión, pero los métodos estándar de MO no permiten entrenarlas, dejo la clase "1" a cero si la precisión no es suficiente, y sólo necesito separar y mejorar tales divisiones, así que estoy buscando tales métodos. Por lo demás, el Recall es muy pequeño, de 1.
Debería escribir una pérdida personalizada fi para estos fines
No sé, la lógica del tiempo debería dar períodos semanales. Si se encuentran patrones diarios, entonces es una cuestión de técnica para identificar a partir de ellos las periodicidades relativas a los días del mes o de la semana.
No digo que no los haya. Lo más probable es que existan, pero este método es probablemente demasiado rudimentario para su detección y separación en un contexto de períodos más cortos y no estacionarios.
eso es en teoría... pero en la práctica, no importa cómo se retuerzan las gafas... )
Normalizado para la volatilidad de los incrementos, varianza igualada. Sólo hubo una pérdida de información.
Yo no lo llamaría pérdida de información, sino deshacerse de la desinformación)
Pero no es exacto)
Si tiene tendencia, el TP es grande y el SL es pequeño. Por ejemplo, de 500 a 100. Entonces, con un error del 80%, tendremos un 20% de operaciones exitosas y un 80% de operaciones perdedoras. El saldo será casi nulo. Si el comercio sale con un error del 70%, ya estará en beneficios. Y si encuentras el 50/50, el beneficio será enorme.
Eso es lo que digo, pero la exhaustividad será pequeña, es decir, se negociarán 100 operaciones de las 1000 potenciales (se encuentra la clase "1") de las cuales 50 son deficitarias.
¿Qué quiere decir con "dumping"? El 70% de los errores parece que sólo se vierten a la clase 0, en el 30% restante de la clase 1 ya se puede ganar dinero.
30% es un buen resultado, pero no es siempre el caso - Estoy escribiendo un artículo en este momento, hay una estrategia de MA, es un promedio de 5% de detección de unidades, bueno es casi en osciladores estándar con la configuración predeterminada :)
Desde 2019 la muestra está fuera de la formación. No tiene fugas y eso es bueno :)
python es una envoltura de cpp. Todo funciona bien
Me refiero a que se puede guardar tanto en formato python como en cpp. Lo guardo en cpp y luego lo convierto a mql por simples acciones, ya que el modelo en sí es varios arrays.Hay un archivo py guardado allí, es un poco diferente en la estructura a CPP.
Sí, resultó ser un error mío, estoy cambiando el concepto de EA y pongo el carro después de la yegua, me costó medio día darme cuenta.
Para ello es necesario escribir funciones de pérdida personalizadas.
¿Quién sabe cómo aprender estas funciones? En CatBoost on piston puede contarlos e inhibir la enseñanza por ellos, pero se calcula por sus dos.
grail found ))
Me pregunto cuántos de estos griales se compran en el mercado...
Me pregunto cuántos de estos griales se están comprando en el mercado...
ganancia, ninguna ))