Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3151
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
Por cierto, ¿cómo va el estudio de la pitón?
Por cierto, ¿cómo va el estudio de la pitón?
Es un buen lenguaje, pero a partir de cierto nivel se hace demasiado complicado para un no programador. Por ejemplo, es mucho más difícil escribir extensiones en C que en R. Me han gustado mucho las tablas en numpy.
No me he sumergido en las reglas. Ya he escrito que llegué a la aplicación de las gramáticas formales desde el otro lado: me fijé en el precio construido por la gramática estocástica. Abandoné el enfoque precisamente por su pesadez, que es mala en primer lugar porque provoca sobreentrenamiento.
Ahora evito los modelos pesados. La principal regla informal para mí es que la pesadez del modelo debe corresponder a la pesadez de la información en la muestra.
Tu modelo es lo suficientemente pesado como para ser un modelo de precios completo, pero la muestra real de precios que tenemos (incluso si añadimos otra información) no es suficiente para un modelo de este tipo.
Naturalmente, en mi opinión
100%
También tenga en cuenta que no hay ningún vínculo con el índice, si un evento importante fue ayer hace 200 velas, hoy el mismo evento puede ser ya hace 1555 velas o 12 por ejemplo....
AC encontrará este patrón, AMO no.
AMO necesita que cada característica tenga siempre la misma columna en la tabla, para que siempre se active bajo el mismo índice.
o así, que también es bastante visual.
Curioso, haciendo exactamente lo que describí hace medio año.
No entiendo cómo sus reglas buscan el valor de una característica verticalmente sin referencia al índice - en mi concepto debe haber un rango de búsqueda aceptable - No entiendo su implementación.
Curioso, haciendo exactamente lo que describí hace medio año.
No entiendo como tus reglas buscan el valor de una característica verticalmente sin referencia al índice - en mi concepto debería haber un rango de búsqueda aceptable - no entiendo tu implementación.
Es un buen lenguaje, pero a partir de cierto nivel se vuelve demasiado complicado para un no programador. Por ejemplo, es mucho más difícil escribir extensiones en C que en R. Me gustaron mucho las tablas en numpy.
santa pregunta)
para estudios de mercado - ¿R o python?
pregunta holivar)
para estudios de mercado - ¿R o Python?
Para la investigación de mercado por mí, por el momento - R. No estoy dispuesto a responder por otros o por mí mismo en el futuro).
Los algoritmos habituales de reglas asociativas, diferentes según el problema.
Ni siquiera sé de qué código estamos hablando - aparentemente algo falló al ejecutarlo. ¿De qué código estamos hablando?
Usted afirma que la profundidad no es eventos importantes en el tiempo - y cómo está escrito por la regla - Yo no entendía.
puedes pedirle a chatgpt que te descifre la fórmula si no entiendes algún símbolo.
Y|T = 1 resultados del grupo de prueba (con tritment)
Y|T = 0 - grupo de control (sin)
Y - etiqueta de clase, Y0,Y1 - etiquetas de clase con y sin trituración
T - tritment introducido en el modelo (incluido el predictor) o no introducido (1;0)
E - expectativa
Dividir en cualquier punto al dividir entre prueba y entrenamiento
Si no se hace la mezcla, se obtiene una estimación sesgada de ATE+bias
ATE es el efecto medio del tratamiento de la exposición
somnoliento, puede que mezcle las letras, pero la lógica debería estar clara.
Sigo sin entender la idea de dividir en cualquier punto de la muestra. Al fin y al cabo, me parece que de lo que se trata es de encontrar justo el punto en el que cambió el efecto del factor. ¿Quizás sea necesario recorrer diferentes partes de la muestra y utilizar la genética para encontrar la que fue influenciada de nuevo por el predictor?
Antes ha acusado a otros de no decir la verdad, pero usted mismo no aclara el significado de estas acciones, según usted, a efectos comerciales.
Todavía no he probado nada sobre este tema, ya que es difícil automatizarlo en MQL5.
Chicos, ¿podemos decir que el MO es un caso especial de optimización?
Yo creo que sí.