Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2844
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casi siempre las evaluaciones integrales no son aplicables a las redes debido a la gran variabilidad de éstas. así pues, la aplicación del criterio integral Balance en las redes neuronales conducirá obviamente a malos resultados. optimice o no, seguirá sin obtener resultados. pero la gente sigue echando la culpa a la optimización....
En mi opinión, la base debería ser la maximización del beneficio, pero con penalizaciones añadidas por "comportamientos indecorosos" de diversa índole. En cualquier caso, aquí no hay ni puede haber una opinión única, por lo que es importante que la plataforma ofrezca amplias posibilidades de personalización y adaptación.
En mi opinión, la base debería ser la maximización de beneficios, pero con penalizaciones añadidas por "comportamientos indecorosos" de diversa índole. En cualquier caso, aquí no hay ni puede haber una opinión única, por lo que es importante que la plataforma ofrezca amplias posibilidades de personalización y adaptación.
Por supuesto. este es el criterio derivado. es decir, lo que importa no es el beneficio máximo total en sí, sino la forma en que se consigue el beneficio máximo. por tanto, sigue siendo igual de búsqueda global y no hay por qué avergonzarse de ello. entonces, simplificando, la función puede escribirse de la siguiente manera:
f = a*B.
donde B es el saldo final, a es el criterio para evaluar la consecución del saldo máximo.
Por cierto, también existen variantes para construir criterios derivados dinámicos. por ejemplo, utilizar el número máximo de repartos alcanzado en la iteración de optimización actual y volver a calcular el criterio de evaluación.En mi opinión, la base debería ser la maximización de beneficios, pero con penalizaciones añadidas por "comportamientos indecorosos" de diversa índole. En cualquier caso, aquí no hay ni puede haber una opinión única, por lo que es importante que la plataforma ofrezca amplias posibilidades de personalización y adaptación.
También estaría bien disponer de una capacidad interna para optimizar los hiperparámetros (pesos de las penalizaciones añadidas a un criterio, por ejemplo). Como ejemplo - optuna en python.
f = a*B.
f = a*B.
Hablando de pájaros.
En los mercados financieros no hay fórmulas con signo de igualdad, es decir
no hay fórmulas
y = x
según las cuales, si x=2, entonces y=2.
Esto es pensamiento determinista.
Existen fórmulas
y ~ x
según las cuales, si x =2, entonces y = 2 en el canal de algún intervalo de confianza. Pero para los mercados no estacionarios ni siquiera existe un intervalo de confianza, porque la varianza es una variable, y ni siquiera una variable, sino otra cosa.
Eso es pensamiento estocástico.
Hablando de pájaros.
No hay fórmulas con un signo igual en los mercados financieros...
Hablando de pájaros.
No hay fórmulas con un signo igual en los mercados financieros, es decir.
no hay fórmulas
y = x
Por la cual, si x = 2, entonces y = 2.
Esto es pensamiento determinista.
Hay fórmulas:
y ~ x
según las cuales, si x = 2, entonces y = 2 en el canal de algún intervalo de confianza. Pero para los mercados no estacionarios ni siquiera existe un intervalo de confianza, porque la dispersión es una variable, y ni siquiera una variable, sino otra cosa.
Eso es pensamiento estocástico.
¡Oppa!
De acuerdo.
¡Oppa!
OK
Sí, la realidad es así.
Yo también me enfadé cuando me di cuenta de que los métodos estadísticos no son una ciencia exacta, siempre hay error.
Sí, la realidad es así.
Yo también me frustré cuando me di cuenta de que los métodos estadísticos no son una ciencia exacta, siempre hay error.
La precisión alta y no alta es un juicio muy vago e indemostrable.
Depende del monitor en el que lo mires.
Hay muchos.
Así que probablemente no importa y ese no es el punto.
Sólo hay una cosa clara hasta ahora:
comprar más barato, la contra-tendencia se negocia, y probablemente en su mayoría....
Explíqueme, ¿cómo puedo optimizar los parámetros para una expectativa de varianza cero?
Por ejemplo, es posible utilizar el optimizador mt5, y optimizar el algoritmo de trading por beneficio, ajustando así los parámetros a la varianza.
Pero esto requiere prescribir la ejecución de las operaciones, para que el optimizador mt5 empiece a funcionar.
¿Y cómo puedo optimizar no por beneficio? Sino por el criterio de dispersión.
Indícame la dirección correcta.
He leído su batalla sobre la optimización de los parámetros, y veo que hay gente que sabe cómo hacerlo.
Explíqueme, ¿cómo puedo optimizar los parámetros para una expectativa de varianza cero?
Por ejemplo, es posible utilizar el optimizador mt5, y optimizar el algoritmo de trading por beneficio, ajustando así los parámetros a la varianza.
Pero esto requiere prescribir la ejecución de las operaciones, para que el optimizador mt5 empiece a funcionar.
¿Y cómo puedo optimizar no por beneficio? Sino por el criterio de varianza.
Le indicamos la dirección correcta.
Utiliza la función OnTester(), crea cualquier criterio de optimización que te interese y ejecuta la optimización por criterio personalizado en el probador. Bueno, o he entendido mal cuál es tu pregunta.