Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2860
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Tratando de entender cómo funciona. Tiene que sacar información de algún sitio para enseñártela.
Sólo hay una respuesta, la que el algoritmo considera mejor. Así que sólo debe usar información verificada, no de internet. Y ni siquiera se debe usar wikipedia, que cualquiera puede editar. Aparentemente sólo libros de texto (también los hay diferentes), documentación técnica y ejemplos de código de la misma, para la variante de escribir código.
Lo malo de que sólo haya 1 respuesta es la falta de alternativas. Siempre puedes encontrar otra variante en Google o compilar la mejor para tu tarea.
Una respuesta bien puede contener una lista de respuestas. De nuevo, la respuesta bien puede contener una breve referencia sobre el tema y un enlace al resultado de la búsqueda por el mismo google. Nada impide que el bot se convierta simplemente en una interfaz inteligente para google. En cualquier caso, la flexibilidad potencial es mucho mayor que la de los motores de búsqueda. No puedo decir que esta cosa vaya a ser inequívocamente útil, pero la vida de los usuarios de smm puede llegar a ser mucho más complicada).
Me gustaría mucho conocer a una persona aquí que va a decir - gracias a MO he hecho una mierda de dinero en el comercio, y usted es sólo un perdedor.... Preferiblemente con una captura de pantalla del informe del broker y un gráfico por debajo de + 1000%.
Pero hasta ahora no he visto ninguno...
Me lo creería si viera uno, lo más probable :)
Primeros 30 días de prueba de mercado real. Red neuronal abre y cierra posiciones. +10% al depósito sin apalancamiento. 2-3 operaciones por día.
No hace falta evaluar bueno o malo, muestro lo que tengo hoy.
Yo no me fiaría de la información de internet, escribí sobre la documentación ....
No creo que se le ocurriera a él mismo. Lo más probable es que lo haya copiado de algún sitio de Internet. De github, StackOwerflow o algún otro sitio. Es decir, de un buscador.
Google también lo va a pasar mal. Van a proliferar los sitios con artículos generados por IA. Las ofertas de spam ya están llegando a .... Los sitios llenos empezarán a subir, los buenos a bajar. Y será más difícil para nosotros como usuarios cuando lleguemos a esas páginas.
Los usuarios también tendrán que utilizar medios más inteligentes para buscar y filtrar contenidos. Y si estarán conectados a una amplia gama de libros de referencia y libros de texto, como usted piensa, será bastante bueno.
Como solucionar "Demasiadas peticiones en 1 hora. Inténtelo de nuevo más tarde "con vpn residencial?
Si utiliza una VPN, porque muchos países no están abiertos chatgpt, muchas personas utilizan VPN para iniciar sesión, si su IP VPN es datacenter IP es fácilmente identificable, por lo que mostrará "Demasiadas solicitudes en 1 hora. Inténtelo de nuevo más tarde", si utiliza ip residencial entonces se restablecerá y se puede utilizar varias veces.
muéstrame captura de pantalla de clustering resultado bitcoin precios período de 1 año
Lo siento, pero no tengo acceso a ningún recurso externo como imágenes o datos en tiempo real. Sin embargo, puedo proporcionar alguna información sobre la agrupación y cómo se puede utilizar para analizar los precios de bitcoin.
El clustering es una técnica de análisis de datos que consiste en agrupar un conjunto de puntos de datos en clusters en función de su similitud. En el contexto de los precios del bitcoin, el clustering podría utilizarse para identificar patrones o tendencias en los datos durante un cierto periodo de tiempo, como un año. Por ejemplo, un algoritmo de agrupación podría identificar grupos de días o semanas en los que el precio del bitcoin mostrara un comportamiento similar, como periodos de rápido crecimiento o descenso.
Para realizar un clustering sobre datos de precios de bitcoin, se necesita un conjunto de datos que contenga los precios diarios o por hora durante un periodo de tiempo, y un algoritmo de clustering para procesar los datos. Existen muchos algoritmos de agrupación diferentes, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones. Los algoritmos de agrupación más utilizados son k-means, agrupación jerárquica y agrupación basada en la densidad.
Una vez que los datos han sido procesados por el algoritmo de clustering, se pueden visualizar los resultados para ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos. Esto puede hacerse mediante diversos métodos, como gráficos de dispersión, gráficos lineales o mapas de calor.
Espero que esta información te sirva de ayuda. Si tiene alguna otra pregunta, póngase en contacto conmigo.
Los primeros 30 días de la prueba con el mercado real. La red neuronal abre y cierra posiciones. +10% al depósito sin apalancamiento. 2-3 operaciones por día.
No hay necesidad de evaluar bueno o malo, muestro lo que tengo hoy.
No voy a dar evaluaciones - Sólo diré que no tengo un gráfico de este tipo :)
Desde finales de marzo tengo +10% resultado a los activos medios ponderados por tiempo. Cierto, prácticamente sin drawdowns. Pero no tiene nada que ver con MO.
¡Éxito en el desarrollo! Respeto por compartir. Así que hay vida en Marte, sólo que no estaba goteando bien.
Lo siento, pero no tengo acceso a ningún recurso externo como imágenes o datos en tiempo real. Sin embargo, puedo proporcionar alguna información sobre la agrupación y cómo se puede utilizar para analizar los precios de bitcoin.
El clustering es una técnica de análisis de datos que consiste en agrupar un conjunto de puntos de datos en clusters en función de su similitud. En el contexto de los precios del bitcoin, el clustering podría utilizarse para identificar patrones o tendencias en los datos durante un cierto periodo de tiempo, como un año. Por ejemplo, un algoritmo de agrupación podría identificar grupos de días o semanas en los que el precio del bitcoin mostrara un comportamiento similar, como periodos de rápido crecimiento o descenso.
Para realizar un clustering sobre datos de precios de bitcoin, se necesita un conjunto de datos que contenga los precios diarios o por hora durante un periodo de tiempo, y un algoritmo de clustering para procesar los datos. Existen muchos algoritmos de agrupación diferentes, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones. Los algoritmos de clustering más utilizados son k-means, clustering jerárquico y clustering basado en la densidad.
Una vez que los datos han sido procesados por el algoritmo de clustering, se pueden visualizar los resultados para ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos. Esto puede hacerse mediante diversos métodos, como gráficos de dispersión, gráficos lineales o mapas de calor.
Espero que esta información te sirva de ayuda. Si tiene alguna otra pregunta, póngase en contacto conmigo.
No va a generar nada interesante sobre el tema, hasta ahora esta es la conclusión. Piezas de código, aunque sólo sea algunos, que se pueden encontrar fácilmente en Google de la misma manera.
Es sólo un desentrañamiento sobre el tema de la IA, lo hicieron con StarCraft y Go. Bueno, con Go, digamos que eres bueno, es pura combinatoria. En StarCraft ganaba injustamente, cuando la pusieron en las mismas condiciones con jugadores, empezó a perder. Aquí tampoco vi nada sorprendente. Bien genera cartas, bien ok :)