Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 682
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I ) Tomamos una neurona, la hacemos operar en el modo vivo y al mismo tiempo recogemos su configuración. Vuelve loco al concesionario con sus beneficios, empieza a mover el precio en contra, pero de alguna manera está preparado para ello y sigue operando al alza, el concesionario copia las operaciones al interbancario para obtener beneficios, vuelve locos a los robots de negociación de la bolsa, se vuelven tontos y el mercado global se va al traste y a la ruina. El agente interactúa con el entorno. Es el comercio con el refuerzo. Creo que un lunes reciente algún google estaba probando sus nuevos robots de trading con refuerzos, esto encaja perfectamente.
De todos modos, me parece que los refuerzos deben basarse en datos históricos. ¿O quieres comerciar con robots con pesos aleatorios?
Aprender sin profesor y aprender con refuerzo son cosas diferentes.
La representación más sencilla del aprendizaje no supervisado es el autocodificador, la representación más sencilla del aprendizaje por refuerzo es la arena donde los agentes inteligentes luchan por un recurso finito.
¿O quieres empezar a comerciar con robots con pesos aleatorios?
No quiero nada con respaldo ahora, sólo di un ejemplo de lo que está escrito en la imagen.
Sobre la inicialización de las escalas no sé cómo hacerlo bien. Pero por ejemplo hay un paquete rneat, allí el primer conjunto de neuronas es completamente aleatorio, el 99% de ellas se sentará en una transacción todo el día. Luego, en un ciclo, la genética creará un nuevo conjunto de neuronas basado en las más exitosas del pasado, durante un cierto número de esos ciclos la mayoría de las neuronas deberían ser más adecuadas.
¡Caballeros! ¿Puede alguien darme un ejemplo de de un acuerdo real, basado en una predicción ¿NS? Incluso uno fallido, pero con una descripción completa: cuántas entradas, qué entradas, qué salidas, profundidad de la previsión, etc.
Ahora hay servicios en la nube para el aprendizaje automático con un entorno de desarrollo visual. Allí puedes usar ML de forma gratuita, sin entrar en demasiados detalles.
Sólo hay que tener los datos para entrenar. Tienes muchas garrapatas, así que no hay problema con eso.
Prueba con este:
https://studio.azureml.net
¿No has mirado la página anterior?)#6809
Lo siento, Warlock... De camino al Grial empecé a quejarme de algo...
Aleksey Terentev: ¡gracias!
Buenas tardes a todos! Soy un recién llegado a este sitio y al mercado de las tendencias. Estoy estudiando en la universidad. Obtuve mi diploma en Indicadores Técnicos: Sistema de Movimiento Direccional. ¿Es posible conectar este tema con el aprendizaje automático y qué nuevas características puedo aportar? Me gustaría darles las gracias por adelantado.
Un diploma se suele redactar tras 4-6 años de estudio (en el campo en el que se ha estudiado). Usted no es nuevo en el campo y debe estar más instruido que muchas personas aquí. ¿O has estudiado otra cosa, y el diploma sobre el tema de los mercados (en el que, como escribes, eres un novato)?
Es poco probable que esté relacionado con los indicadores de MI.
No sé si será nuevo, pero al menos puede demostrar que esos indicadores están ya obsoletos.
Puede intentar predecir la dirección de la siguiente barra basándose en estos indicadores.
Por ejemplo, el eurusd h1 en un par de meses. Poner los parámetros de los indicadores y del modelo MO en la genética. Entrenar un modelo con K-fold crossvalidation en la función de fitness de la genética. Si la genética encuentra los parámetros adecuados tanto del modelo como de los indicadores para operar con éxito - será un milagro, pero lo más probable es que no.
Y luego lo mismo pero para los precios del arroz una década antes de que se crearan esos indicadores. Probablemente el indicador funcione incluso con esos datos. Será interesante ver año a año cómo el indicador comenzó a debilitarse antes de rodar.
Vizard_ , no me vengas con esas. SanSanych es uno de los pocos que se limita a aceptarlo y a explicar lo que no hay que hacer. A diferencia de muchos que se limitan a sembrar la desinformación y los métodos incorrectos.