Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2074
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¿cuál es la diferencia?
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Oye, ¿recuerdas cómo se llama un pronóstico cuando haces una predicción un paso adelante, luego haces otra predicción en este punto, etc.
¿cuál es la diferencia?
leer ) No entiendo las matemáticas.
es más bien como el MSUA, pero funciona a través de la convolución de características en lugar de polinomiosEscucha, ¿recuerdas cómo se llama cuando haces una predicción un paso adelante, luego haces otra predicción en este punto, etc.
muchos a muchos en RNN
Me he apuntado a un curso de redes convolucionales %) 72 horas. bueno, la primera parte es aprender python, cosas así (que ya conozco)
Hay una razón por la que enlacé a ROCKET en primer lugar: es un convertidor de funciones genial. Crea una gran cantidad de características no correlacionadas a partir de las originales, mejora la calidad de la clasificación.
se recomienda su uso con modelos lineales (porque se obtienen muchas características)
Tendrá que probarlo
El cuadro está muy bien dibujado. Entender cómo se preparan los datos. Al fin y al cabo, la normalización de una serie elimina muchos datos innecesarios.
Muchos a muchos en RNN
¿Sólo allí? Cómo buscar, puede frases clave. ¿Cuándo vas a ver tcn?
Me he apuntado a un curso de redes convolucionales %) 72 horas. Bueno, la primera parte es aprender python, cosas así (que ya conozco).
no será superfluo)
¿Sólo allí? Cómo buscar, puede frases clave. ¿Cuándo vas a mirar el tcn?
No sé a qué te refieres, es el único lugar que conozco
cuando haga un curso sobre bobinas. Todavía no sé cómo utilizarlos.
Una pregunta para los residentes...
¿Alguien ha intentado describir algún indicador mediante una red, no para predecir, sino para describir/copiar/restaurar/crear algún fantasma...
No es muy útil, pero podemos juzgar sobre la calidad del procesamiento/normalización de los datos y su calidad, y no está mal saber que la grilla no funciona no porque sea tonta, sino porque no representamos bien los datos o viceversa.
Mucha gente lo ha probado. Yo incluido. Se pueden hacer MA sencillos y filtros de paso de banda complejos.
Todo lo que se puede construir a partir de barras NS / bosque puede replicar fácilmente.
Por eso tiene poco sentido alimentar indicadores basados en ellos, aparte de las barras.
Pero, por ejemplo, ZZ apenas puede reproducirse. O lo que sugirió Alexey Nikolaev, casi nadie alimentará 60 o más barras durante 2 meses de profundidad.