Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3369
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Existe un teorema que afirma, a grandes rasgos, que cualquier modelo que prediga un objeto es siempre equivalente a algún modelo que describa el objeto. Resulta que siempre construimos algún modelo del mercado además del deseo.
Bueno, eso es obvio.
pero yo lo corregiría
cualquier modelo que prediga con éxito un objeto es siempre equivalente a algún modelo que describa el objeto.
Bueno, eso es obvio.
excepto que yo lo retocaría.
cualquier modelo que prediga con éxito un objeto es siempre equivalente a algún modelo que describa el objeto.
Esto es cierto para la planificación "desde la base", partiendo del supuesto de que las tendencias continuarán.
Sin embargo, es completamente falso para los modelos basados en la inversión.
Tomemos la televisión por cinescopio y planifiquemos basándonos en el pasado. Todo funciona bien durante muchos años. Pero estos planes no tienen en cuenta que pueden aparecer televisores con otros principios físicos, como los televisores LCD.
En economía, este ejemplo funciona en TODAS partes. El carácter cíclico de las recesiones en una economía de mercado se basa en la sobreproducción de lo viejo y la aparición de lo nuevo.
Está todo mezclado, caballos, gente.
¿Dónde está el artículo?
De qué va Maxim
Sólo hay un patrón, alias patrón. Una vez que simplificas cualquier movimiento a ABC, entonces puedes encontrar todas las proporciones mat. del patrón. Aunque incluso sin aprendizaje automático, todo esto se calcula fácilmente a mano. Ranok no es más complicado que las lecciones de álgebra y geometría en la escuela.
Elpatrón, también conocido como modelo, es sólo uno. Tan pronto como se simplifica cualquier movimiento a ABC, entonces usted puede encontrar todas las proporciones de la matriz del patrón. Aunque incluso sin aprendizaje automático todo esto se puede calcular fácilmente a mano. Ranok no es más complicado que las lecciones de álgebra y geometría en la escuela.
Un patrón, por ejemplo, en modelos de madera, de los que hay muchos, modelos, es un árbol. Cada modelo de madera, por ejemplo, CatBoost encuentra más de un centenar de árboles, léase patrones. Para RandomForest tengo estadísticas: hasta 50 árboles el error de clasificación baja, y por encima de 150 árboles el error de clasificación es estable, es decir, en las series temporales que procesé el número de patrones no supera los 150.
Un patrón, por ejemplo, en modelos de madera, de los que hay muchos, modelos, es un árbol. Cada modelo de madera, por ejemplo, CatBoost encuentra más de un centenar de árboles, leer patrones. Para RandomForest tengo estadísticas: hasta 50 árboles el error de clasificación baja, y por encima de 150 árboles el error de clasificación es estable, es decir, en las series temporales que procesé el número de patrones no supera los 150.
Queda poco para formalizar estos 150 patrones en un patrón común. Si hay A y hay B, entonces C llegará en un momento determinado en tal o cual pato, si no, el momento y el punto serán diferentes. Sólo hay tres variantes diferentes del desarrollo de C. ¡Todo lo decide el TIEMPO! Y esto se puede resolver fácilmente primero a mano, y luego se puede poner en un robot, si quieres.
P.D. - no sólo el tamaño de A ya da ciertos niveles para el retroceso de B (muy a menudo el retroceso no supera 1-3 puntos). Del mismo modo, B señales de antemano sobre los niveles de precios de C. Hay un montón de matemáticas en todas partes.
Por ejemplo, un Asesor Experto manual calcula automáticamente los niveles a partir del movimiento que nos interesa. Es decir, tiramos de la onda deseada y el futuro ya está marcado.