L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2025
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pas de grappes inutiles
Alors comment savoir si c'est inutile ou non ? )))
Alors comment tu sais si c'est un noob ou pas ? )))
Par convention, il n'y en a que deux dans une courbe bidimensionnelle : la hausse ou la baisse. Mais vous avez de nombreuses combinaisons d'entre eux, des alternances. C'est la chose la plus importante pour le modèle.
parce que vous n'avez pas besoin d'autant de bruit, vous en faites trop.
La récurrence n'apprend pas bien lorsqu'il y a beaucoup de modèles. Il est plus important pour lui d'avoir un petit nombre de motifs entrelacés, une séquence. Pas le nombre de motifs. C'est compris ?
Par convention, il n'y en a que deux dans une courbe bidimensionnelle : la hausse ou la baisse. Mais vous avez de nombreuses combinaisons, des alternances. C'est la chose la plus importante pour le modèle.
parce que vous n'avez pas besoin d'autant de bruit, vous en faites trop.
La récurrence n'apprend pas bien lorsqu'il y a beaucoup de modèles. Il est plus important pour lui d'avoir un petit nombre de motifs entrelacés, une séquence. Pas le nombre de motifs. C'est compris ?
Ainsi, dans les groupes "événements", vous pouvez écrire n'importe quoi, pas seulement le prix...
De toute façon. J'ai presque créé un algorithme, qui cherche des séquences rentables dans le bruit comme 1-2-3 - "oui"...
Chaque séquence se présentera sous la forme de règles, puis sera combinée en un pool de règles et enfin la somme des signaux, comme une forêt, mais profonde et récurrente)).
Je ne sais pas comment m'entraîner, je ne comprends pas du tout RL ((
Vous n'envoyez que le numéro de cluster au réseau, pas son contenu. Il ne se soucie pas du contenu.
Vous avez vu mon exemple ? )) C'était quoi ? Le contenu ou le nombre ? )))
Essayez de prédire avec une grille de récurrence cette grille simple
S'il trouve un modèle, alors il peut être utilisé
Un motif est 1 2 3 4 , une telle séquence ... si elle est dans la chaîne, alors "OUI".
n'essayez même pas Forrest.
test
J'ai lu le bon titre aujourd'hui.
Bases de données basées sur des réseaux neuronaux.
Pas de prédictions, juste une recherche dans la base de données. La seule différence avec les bases de données classiques est la capacité de généraliser/combiner les données les plus similaires.
La cohérence, c'est quand les chiffres se suivent.
Pensez-y comme à une séquence, tout le reste n'est que du bruit (le bruit, ce sont les choses que nous avons jetées ensemble en pensant qu'elles signifient quelque chose).
mais ils ne veulent rien dire ! mais on ne le sait pas tant qu'on n'a pas trouvé le modèle.
Imaginez que c'est exactement ce qu'est la cohérence, tout le reste n'est que du bruit (le bruit, c'est toutes les choses que nous avons jetées dessus en pensant qu'elles signifient quelque chose).
mais ils ne veulent rien dire ! mais on ne le sait pas tant qu'on n'a pas trouvé le modèle.
Dans votre jeu, les réponses sont recherchées avec une simple recherche, ne faites pas de conneries.
Que se passe-t-il si la gamme n'est pas de 1 à 20 mais de 1 à 5k ?
et la séquence est supérieure à 10 ?
montrez-moi une recherche simple )) et où louer des clusters ))
Que se passe-t-il si la gamme n'est pas de 1 à 20 mais de 1 à 5k ?
et la séquence est supérieure à 10 ?
montre moi cette recherche simple )) et où louer des clusters ))