Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2234
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Tengo un clasificador en redes keras de superprecisión bidimensional. La entrada es una representación gráfica de la cotización que es aserrada por matplotlib. En mi probador que tiene en cuenta el spread en cada posición todo está bien. Prueba para 2020
Intenté emparejarlo con mql usando keras2cpp pero no tuvo éxito. Así que decidí usar el archivo. Todo es lento tal y como está)) y la comunicación a través de un archivo no supondrá ninguna diferencia.
Tengo una imagen sospechosa de espejo de la balanza cuando se mira desde el centro en ambas direcciones )
Hay que hacer algo con la propagación. Si lo apagas en el probador, aprende bien durante 15 min. No es lo mejor, sólo como ejemplo. No creo que a los 15 minutos sea tan importante como para acabar con todos los beneficios. Creo que hay un error en alguna parte, no está bien planteado en el modelo mb.
aquí hay un cuento de hadas, en el m15 (no hay propagación.)
)
También estaba probando en 15 minutos y tuve una idea para añadir una condición más a su generador de comercio al azar, sin comercio. Por ejemplo, si la orden no está cerrada, o el beneficio está sobre el spread, o la posición está en drawdown durante mucho tiempo, o ambas cosas, en fin, para añadir al modelo algunas circunstancias de la negociación real en este estado. Me gustaría añadir más, pero sólo hay 24 horas en un día)))
El gráfico de equilibrio está sospechosamente reflejado cuando se mira desde su centro hacia ambos lados )
Huh, correcto)) Este gráfico es obtenido por el probador con la animación en tiempo real que he publicado aquí antes)) Todavía no me lo creo y creo que el probador de MT pondrá todo en su sitio.
En serio... esta rareza me está rompiendo el cerebro. no spread funciona bien en el track\test.
con la extensión funciona bien en la pista, pero se rompe en la prueba. ¿Qué hay de diferente en la prueba que el spread tic a tic impide que entre en beneficios...
suena a algún tipo de fallo en la lógica
En serio... esta rareza me está rompiendo el cerebro. no spread funciona bien en el track\test.
con la extensión funciona bien en la pista, pero se rompe en la prueba. ¿Qué hay de diferente en la prueba que el spread tic a tic impide que entre en beneficios...
Suena como una especie de falla en la lógica
Cuente el número de operaciones y multiplíquelo por el diferencial. Y es posible que la dispersión no se considere correctamente en la formación.
El mundo es aleatorio. Está recibiendo tratamiento (su salud es buena)). ) aquí es un profesor de matemáticas de la universidad del presidente. Hoy me he enterado de que lleva cinco años trabajando en Python en Kerase sobre materia oscura, ECG y cosas varias))))
Creo que los físicos nucleares tienen la Raíz del CERN - un sistema muy bueno, pero difícil para los principiantes. Allí utilizan C para el trabajo en línea de comandos. Sin embargo, en cuanto al matstat parece un poco pobre en comparación con R. Por cierto, allí utilizan bastante el MO, al parecer Schroedinger y el gato ya no pueden con él)
El mundo es aleatorio. Está recibiendo tratamiento (su salud es buena)). ) aquí es un profesor de matemáticas de la universidad del presidente. Hoy me he enterado de que llevaba cinco años trabajando en materia oscura, electrocardiograma y otras cosas usando Python en Keras))
Los financieros investigan el electrocardiograma y la materia oscura...
Otro ejemplo. Una conocida - economista de la Universidad Estatal de Moscú, para su diploma estudió la dependencia de una encuesta social sobre las consultas de búsqueda en Yandex. (Eso es cosa de los sociólogos, ¿no?)
¿No es extraño? Los financieros y los economistas se dedican a cosas no fundamentales.
Con las finanzas aparentemente es inútil perder el tiempo. Como nosotros aquí, llevan años luchando con cero resultados.
Los físicos nucleares parecen tener el CERN ROOT, un sistema muy chulo, pero difícil para los principiantes. Allí utilizan C para el trabajo en línea de comandos. Sin embargo, parece un poco pobre con respecto al matstat en comparación con R. Por cierto, allí utilizan MO con bastante frecuencia, al parecer Schroedinger y el gato ya no dan abasto)
Schroedinger no puede hacer frente durante mucho tiempo, hoy he leído su revisión en la disertación sobre la simulación numérica de las ondas de espín no lineales en las estructuras de grafeno en matlab, que utilizan Schroedinger, por supuesto, pero ya se observa que no puede hacer frente))))
En general, me sorprendió durante mucho tiempo, la academia es financiera, y hablar de los ordenadores cuánticos, CERN, Dubna) Pero hoy me sorprendió) Mi hijo (el mío) en la escuela de posgrado, hizo una pregunta, y la red escribe en Python). Por eso le hice una contrapregunta).
Los financieros del electrocardiograma y la investigación de la materia oscura
Otro ejemplo. Un conocido, economista de la MGU, se graduó en economía e investigó la dependencia de una encuesta social de las consultas de búsqueda de Yandex. (Este es un caso de sociólogos).
La estadística social es más antigua, y el matstat es la base de los fundamentos. Y entre los sociólogos matstat poca gente sabe al nivel necesario aparentemente.