Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3351
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Usted siempre ha escrito que los incrementos de precio no tienen poder predictivo. Pero sigues utilizándolos. ¿Por qué?)
Usted siempre ha escrito que los incrementos de precio no tienen poder predictivo. Pero sigues utilizándolos. ¿Por qué?)
El precio tiene que contar una historia.
Usted siempre ha escrito que los incrementos de precio no tienen poder predictivo. Pero sigues utilizándolos. ¿Por qué?)
Sugiero a todos los expertos en aprendizaje automático que prueben sus modelos con mis datos.
Índice de deuda pública mundial para predecir el tipo de cambio euro-dólar, marco temporal de 15 minutos.
https://drive.google.com/file/d/1W4TOLbZCTCs3hEvGvptGxvTE6_r2TrWW/view
Mis dos últimos artículos, a un nivel sencillo y sin matices, describen más o menos todos estos planteamientos. Digamos que no los describen, pero se acercan. Ahora estoy comprobando los detalles de lo que han investigado. Por ejemplo, la conformidad inductiva de la transductiva sólo difiere en uno o dos clasificadores, por separado para cada etiqueta de clase. Este último es mejor (más preciso) en la estimación posterior. Y he utilizado el método inductivo. Otra cosa es reentrenar los modelos añadiendo y descartando cada muestra, para una estimación más precisa. Es muy caro, pero algo eficiente. Pero se pueden tomar clasificadores simples y rápidos. Que también escribí sobre el entrenamiento en tocones.
como esta, ¿eh?
así, ¿eh?
aleatorio.
No debería hacerse de esta manera.
Los incrementos acumulativos hasta la barra 100 se verán como: 405,410,408 pts, mientras que los incrementos de barra seguirán siendo 5,4,-2 pts ...
En las tendencias acumulativas permanecen, en los incrementos de barra son casi invisibles. Bueno, si se mezclan, como en el artículo, habrá un deambular alrededor de 0.
Pensé que todo el mundo aquí cuenta incrementos de 0 bar....
Incrementos ordinarios con desfase arbitrario. Sin logaritmos ni barras de cero. La pregunta se refería a los signos. El principal problema es la baja relación señal/ruido. Pero contienen toda la información.
El teléfono para sordos está evolucionando :)
No leo en absoluto artículos recientes, sobre todo de autores prolíficos en temas de agua, con ciclos hídricos completos :)Incrementos ordinarios con desfase arbitrario . Sin logaritmos ni barras de cero. La pregunta se refería a los signos. El principal problema es la baja relación señal/ruido. Pero contienen toda la información.
Evidentemente, toda. Pero si usamos incrementos entre barras vecinas, entonces para entender que hubo una tendencia en las últimas 100 barras, el modelo debería sumar las 100 barras y obtener el incremento desde la barra 0. Y al alimentarnos desde la barra 0 a la vez, - facilitamos su trabajo. Y alimentando desde 0 bar a la vez, - hacemos su trabajo más fácil.
Tal vez las redes neuronales pueden tener en cuenta todos los 100 incrementos y encontrar una tendencia, pero los modelos de madera son poco probables. Usted mismo dijo (y tengo el mismo resultado) que los modelos funcionan mejor en varias características (hasta 10), y una tendencia completa de 100 no se formará a partir de 10. Y además de incrementos puede haber señales más útiles.
Por eso mi desfase arbitrario para los incrementos es siempre desde 0 barra, para que el modelo vea la tendencia. Los incrementos entre barras vecinas no los uso nunca, porque los considero ruido. Por ejemplo, un incremento de 0,00010 pt entre las barras 120 y 121, es decir, hace 2 horas, ¿qué influencia puede tener en la situación actual? - Ninguna.