Aprendizaje automático para robots - página 12
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El mercado cambia constantemente y el bot de un algoritmo fallará y todos volarán por los aires.
Y el piso se puede dividir así. Todavía no he visto nada mejor...
Otra cosa es sentarse en la cola de la memoria del mercado en el aprendizaje automático, no hay nada que pensar, simplemente enseñar al bot para el comercio en los picos y valles en la historia de los precios.
Por supuesto, usted necesita para enseñar de forma rápida y cualitativa, tal vez usted tendrá que hacerlo a menudo, pero todo se resuelve mediante la automatización primitiva, sobre todo porque ya lo tengo.
Sólo queda comprobar en la práctica cuánto puede operar por inercia un robot entrenado y cada cuánto hay que cambiarlo o reentrenarlo, y qué partes del historial tomar.
Es como bajar por una pista de esquí y saltar de un salto de esquí, acelerar, saltar y volar todo lo que puedas, luego volver a subir la colina, que es aún más fácil:)
Así es. en mi variante, la inercia es de 1 a 3 días con entrenamiento durante los meses anteriores. y dejar que neuronka decida qué tramos tomar. sólo es necesario escalar el llano correctamente - no estirar el precio sobre toda la matriz. Nadie en su sano juicio utilizará valores absolutos. y el sistema lo distinguirá. Pero en general, hasta ahora no he obtenido resultados estables. Hay algo más... No lo he probado en grandes TFs. Allí usted necesita ser capaz de esperar un drawdown grande. Quién va a tratar de grandes TFs - informe sobre los resultados.