Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 855
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Escupir en los predictores, y alimentar la serie de tiempo normalizado a la NS. El NS encontrará predictores por sí mismo - +1-2 capas, y ahí tienes predictores
En el pasado intenté alimentar deltas desde la barra 0 para 10-50 barras. El error fue del 45-50%. El spread no funciona con esos porcentajes.
¿En qué sentido?
Intenté alimentar deltas desde la barra 0 para 10-50 barras pasadas. El error estaba en el 45-50%. No se puede trabajar con esos porcentajes.
Para mí todo funciona. Pero yo no hago previsiones, sólo clasificaciones, como por ejemplo si una operación vale la pena o no.
Los deltas, si se entienden correctamente, son innecesarios, en mi opinión. El propio precio BP, normalizado.
Para mí todo funciona. Pero yo no hago previsiones, sólo clasificaciones, como si una operación vale la pena o no.
Los deltas, si se entienden correctamente, son innecesarios, en mi opinión. El precio de la propia BP, racionado.
Creía que habías escrito que seguías utilizando la información del vaso.
¿Cuál es el porcentaje de error durante el estudio y en el comercio real?
Creía que habías escrito que seguías utilizando la información del vaso.
escribió muchas cosas, y cada vez era diferente, Rena #2
de nuevo estás desordenando todo el hilo.
...y una foto que me enseñó, unos restos calvos que puedo teclear un montón.
en lugar de actuar como un niño.
Pensaba que habías escrito que seguías utilizando la información del tumblr.
Sí, pero NS no juega aquí. Es sólo la entrada directa en el comercio.
Permíteme recordarte que estoy en fx. Pero las pruebas en forex el sistema pasa, Real en fx no he probado.
Zy Sí, Ns es sólo una parte del sistema que toma decisiones. El resto son ordinarios, pero sus indicadores.
Pero, en NS sólo precio BP.
¿Cuál es su tasa de error en el entrenamiento y en el comercio real?
En los entrenamientos y en las pruebas, un 20-30%.
En el comercio real no lo sé, no lo he contado. Aceptable.
Compruébalo, lo he sacado de la zona de contacto. ¡¡¡Información muy útil como parte de la comprensión del mercado!!!
Punto de bifurcación
Existe un concepto especial en termodinámica que puede adaptarse a casi cualquier sistema dinámico complejo. De vez en cuando, cualquier sistema de este tipo, ya sea el Estado, la economía o la psique humana, entra en un estado crítico de incertidumbre.
En este punto, el orden del sistema se ve amenazado y su desarrollo posterior puede seguir dos escenarios posibles: la desintegración a un estado caótico o la transición a un nivel cualitativamente nuevo de orden. Por ejemplo, un punto de bifurcación para un Estado puede llamarse un punto de inestabilidad política, para una economía - una crisis económica, y para una persona - un acontecimiento traumático.
Compruébalo, lo he sacado de la zona de contacto. ¡¡¡Información muy útil como parte de la comprensión del mercado!!!
Punto de bifurcación
Existe un concepto especial en termodinámica que puede adaptarse a casi cualquier sistema dinámico complejo. De vez en cuando, cualquier sistema de este tipo, ya sea el Estado, la economía o la psique humana, entra en un estado crítico de incertidumbre.
En este punto, el orden del sistema se ve amenazado y su desarrollo posterior puede seguir dos escenarios posibles: la desintegración a un estado caótico o la transición a un nivel cualitativamente nuevo de orden. Por ejemplo, un punto de bifurcación para un Estado puede llamarse un punto de inestabilidad política, para una economía - una crisis económica, y para una persona - un acontecimiento traumático.
Bien hecho, Mikhail! Deberíamos volver a la entropía/no entropía y su análisis. Ponerlo en una de las entradas de NS, y ya está.
Probablemente, la forma más fiable sea recorrer las combinaciones de predictores. Pero esto es muy largo.
El paquetevarbvs implementa algoritmos rápidos para ajustar los modelos de selección de variables bayesianas y calcular los coeficientes de Bayes, en los que el resultado (o la variable de respuesta) se modela mediante una regresión lineal o logística. Los algoritmos se basan en las aproximaciones variacionales descritas en "Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" ("Inferencia variacional escalable para la selección de variables bayesianas en la regresión, y su precisión en los estudios de asociación genética" P. Carbonetto y M. Stephens, Bayesian Analysis 7, 2012, páginas 73-108). El software se ha aplicado a grandes conjuntos de datos con más de un millón de variables y miles de muestras.
Selecciona bien los predictores y construye buenos modelos.
Buena suerte