Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 890
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
Aquí está el primer sujeto de prueba listo - entrenamiento 2015-2016, y a partir de 2017 el comercio puro en las reglas de los árboles seleccionados - no perdió - ya es bueno?
Contra el comercio sin NS - formación (ugh - ajuste y optimización) 2016-2017
Todavía no entiendo cuál es la mejor manera de hacerlo - terminé seleccionando reglas y convirtiéndolas en código - un trabajo manual muy minucioso... Necesita algún tipo de automatización del proceso.
El error de su 10% en la formación se convirtió inmediatamente en un 50% en el futuro.
Esto es un exceso de educación o una mirada al futuro por parte de los predictores.ya lo tienes funcionando sin árbol ) prueba a añadir el optimizador de mi artículo sobre el bosque, quizás los resultados mejoren
Intenta utilizar la información mutua para determinar la importancia.
He mirado dos artículos, no entiendo a qué te refieres con optimizador para andamios.
Quiero saber más sobre la importancia, ¿qué tipo de información mutua - entre la red y el EA sin la red o entre las señales de compra y venta? Necesito el código, pero no estoy seguro.
El error de su 10% en la formación se convirtió inmediatamente en un 50% en el futuro.
Se trata de un sobreaprendizaje o de un vistazo a los pronósticos del futuro.La verdad es que no, sólo elegí 25 reglas para la compra y 16 para la venta, lo que probablemente sea menos del 0,1% de todas las reglas. Justo escribía arriba que el problema es que, en mi opinión, hay demasiadas normas, lo que no es eficiente.
No hay miradas (en la lógica no, bueno si hay error en el código, pero se usan dos códigos - uno para tomar información en el script, otro para trabajar por reglas como un indicador, es decir, la probabilidad de error es menor).
Reaprendiendo - sí tal vez, en general, si globalmente, mis fics son del área de "seguir la tendencia", hechos para encontrar tendencias, y 2017 en Si fue casi de pisos únicos, sin tendencias globales - mercado algo diferente.
Por otro lado, recojo fichas de diferentes TFs, obtengo una especie de clasificación de más a menos y parece una pirámide invertida, o un zoom, es decir, divido un mes en dos partes con subconjuntos, busco en cada subconjunto la misma semana, día, hora... y así recoger las estadísticas que con otros fics resultaron ser repetibles en la muestra.
Normas de compra
Azul - es el precio que se encuentra en el canal de Donchian en el momento de la decisión - de 0 - 10 - 10% paso - se sugiere una compra cuando el precio sube, que es razonable en general.
Verde - sólo una gran escala de la zona prevista ATR día, semana, mes - es decir, una gran tendencia, hay una ruptura de -8 nivel a +8 nivel, por ejemplo, se puede ver que en la sobreventa en el TF mensual - nivel -6 - sólo 1 regla para la compra, mientras que el crecimiento se sugiere de -3, -1, -2, -4 nivel - es decir.Es decir, probablemente se hizo mucho hincapié en el hecho de que los futuros del USD/RUB subían más que bajaban mensualmente, y se produjeron giros dentro de la barra (inversión del precio de apertura tras un fuerte movimiento hacia un lado).
Gris (?) - RSI en la hora - se recomienda comprar fuera de los niveles 70 (sólo se recomienda comprar una vez fuera del nivel 70).
Naranja (según la oficina) - BB_Up - es el precio por encima del límite superior del Bollinger en la apertura de una nueva barra - 6 de 25 prefieren la sobrecompra en este momento, como una señal de entrada, pero los otros 19 lo prefieren sin sobreventa, y a juzgar por BB_Down - calma - estante o plana.
Amarillo - TimeH - hay una preferencia para entrar a las 10 horas (4 de 13) - es decir, inmediatamente en la apertura y en el cierre - a las 23 horas (2 de 13), y no es sorprendente, porque a las 10 horas se proporciona un movimiento fuerte y agudo, el resto 12,15,13,17 - sesión diaria normal con buena volatilidad, pero las 20 horas es más bien una excepción a la regla. Tal vez, si añadimos los días de la semana, habrá algunas regularidades, relacionadas con las noticias semanales - las reservas de petróleo y sus previsiones son reales para el rublo - lo intentaré.
Quería mantener mi almuerzo de silencio hasta que consiga algunas buenas estadísticas, pero no puedo ver que persiste en estar equivocado....
Cualquier conversión conlleva una reducción de la información sobre la serie buscada. Incluso Mashka con el parámetro 2 comienza a retrasarse y pierde una pequeña cantidad de información de kotir en el proceso. NS es una herramienta tan delicada que trabaja con números reales, donde cualquier dígito, incluso con 10 decimales, puede ser decisivo en la solución final. Si cortas la parte real del número categorizando tus entradas de -1 a 30 (como ejemplo), obtienes 31 categorías. En el mundo real, el número de opciones entre -1 y 30 es exactamente tantos órdenes de magnitud como órdenes de magnitud se tomen después del punto decimal. Como resultado, si tomas int, tienes 31 opciones para dividir, y si tomas doble, hay considerablemente más opciones para dividir.
Si utilizas un itnt de entrada categórico de -1 a 30, la calidad de los datos en sí debería ser muy alta para que la red pudiera aprender de ellos y obtener un buen resultado, pero como TODOS tus datos están construidos a partir del precio su calidad es muy cuestionable, y además cortas los números reales en el itnt, matando así la capacidad de NS de captar algo.
Las categorías pueden utilizarse en la entrada si la calidad de los datos utilizados es ya suficientemente alta. Lo que básicamente invalida el uso de NS en principio. Con buenos predictores categóricos se puede construir una TS sin NS....
Bueno, es así.... Sólo pensaba en voz alta... me sangra el corazón al ver tus tonterías... Incluso rompió el silencio en el almuerzo .....
Si comparamos un lago con otro, ¿importa tanto la métrica? No, por supuesto, si no estamos comparando un lago con un lago, la respuesta podría ser diferente: un estanque o un charco, pero ¿deberíamos tener miedo de mojarnos los pies en un charco de camino al lago? Personalmente, no le veo el sentido a las categorías precisas, quizás sea importante para esa NS que puede analizar la información de arriba a abajo, pero yo no tengo ninguna, y para un árbol es más que suficiente, tal y como lo veo ahora.
Si comparamos un lago con otro, ¿importa tanto la métrica? No, por supuesto, si no estamos comparando un lago con un lago, la respuesta podría ser diferente: un estanque o un charco, pero ¿deberíamos tener miedo de mojarnos los pies en un charco de camino al lago? Personalmente, no le veo sentido a las categorías precisas, quizás sea importante para esa NS que es capaz de analizar la información de arriba a abajo, pero yo no tengo ninguna, y para un árbol es más que suficiente, tal y como lo veo ahora.
Para utilizar entradas categóricas. La calidad de estos insumos debe ser muy buena. Si la calidad de los insumos es pobre, es mejor no convertirlos en categorías, sino alimentar los valores reales de los propios indicadores. Así, NS tendrá más opciones para dividir adecuadamente esta zona, según mi opinión.
¡¡¡¡¡Bien, quiero dar un agradecimiento especial a FOCUSNIC!!!!!
No pensé que llegaría a esto, pero tus consejos resultaron ser claves para preparar los pronósticos. Así que te felicito, perra. hijo de... !!!! (sin ofender)
Me aseguraré de publicar un vídeo más adelante en el que definitivamente te mencionaré... Así que esperad al vídeo de Michael :-) donde contaré mi forma de entender el campo de Mo en general. Creo que este vídeo será interesante no sólo para los principiantes sino también para los experimentados .... ¡¡¡¡así que... espéralo!!!!
Para utilizar entradas categóricas. La calidad de estos insumos debe ser muy buena. Si la calidad de los insumos es débil, es mejor no traducirlos en categorías, sino alimentar los valores reales de los propios indicadores. De esta manera, la NS tendrá más opciones para dividir adecuadamente esta zona ¡¡¡¡MHO!!!
¿En qué propone medir la calidad?
Para utilizar entradas categóricas. La calidad de estos insumos debe ser muy buena. Si la calidad de los insumos es débil, es mejor no traducirlos en categorías, sino alimentar los valores reales de los propios indicadores. De esta manera, la NS tendrá más opciones para dividir adecuadamente esta zona ¡¡¡¡MHO!!!
¿Cuál es la medida de calidad propuesta?
En primer lugar, registra el momento en que se toma la decisión. Que esto sea un acontecimiento. Entonces, exactamente en ese momento en que se produjo el evento, guarde los valores de los indicadores.
Para ser sincero, no entiendo muy bien su mesa. ¿Qué contiene?