L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 855
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Sputa i predittori e alimenta la serie temporale normalizzata al NS. Il NS troverà i predittori da solo - +1-2 strati, ed ecco i predittori
Ho provato ad alimentare i delta dalla 0a barra per 10-50 barre in passato. L'errore era al livello del 45-50%. Lo spread non funziona con queste percentuali.
In che modo?
Ho provato ad alimentare i delta dalla barra 0 per 10-50 barre passate. L'errore era al 45-50%. Lo spread non può essere lavorato con tali percentuali.
Per me funziona tutto. Ma non faccio previsioni, solo classificazioni - come se un trade vale il profitto o no.
I delta, se correttamente intesi, non sono necessari, imho. Prezzo BP stesso, normalizzato.
Per me funziona tutto. Ma non faccio previsioni, solo classificazioni - come se un trade vale il profitto o no.
I delta, se correttamente intesi, non sono necessari, imho. Prezzo BP stesso, razionato.
Pensavo che avessi scritto che usi ancora le informazioni del bicchiere.
Qual è la percentuale di errore durante lo studio e nel trading reale?
Pensavo che avessi scritto che usi ancora le informazioni del bicchiere.
ha scritto un sacco di cose, e ogni volta era diverso, Rena #2
Ancora una volta stai ingombrando l'intero thread.
...e una foto che mi ha mostrato, alcuni scarti calvi di cui posso scrivere una tonnellata.
invece di comportarsi come un ragazzo.
Pensavo che avessi scritto che usi ancora le informazioni del tumblr.
Sì, ma NS non gioca qui. È solo l'entrata diretta nel commercio.
Lasciate che vi ricordi che sono su Fx. Ma test su forex il sistema passa, Real su fx non ho provato.
Zy Sì, il nostro è solo una parte del sistema che prende decisioni. Il resto sono ordinari, ma i loro indicatori.
Ma, su NS solo il prezzo BP.
Qual è il tuo tasso di errore nell'allenamento e nel trading reale?
Nell'allenamento e nei test 20-30%.
Nel trading reale non lo so, non ho contato. Accettabile.
Controlla, l'ho tolto dall'area di contatto. Informazioni molto utili come parte della comprensione del mercato!!!
Punto di biforcazione
C'è un concetto speciale nella termodinamica che può essere adattato a quasi tutti i sistemi dinamici complessi. Di tanto in tanto qualsiasi sistema di questo tipo, sia esso lo stato, l'economia o la psiche umana, entra in uno stato critico di incertezza.
A questo punto l'ordine del sistema è minacciato e il suo ulteriore sviluppo può seguire due possibili scenari: o la disintegrazione in uno stato caotico o la transizione a un livello qualitativamente nuovo di ordine. Per esempio, un punto di biforcazione per uno stato può essere chiamato un arresto completo di instabilità politica, per un'economia - una crisi economica, e per una persona - un evento traumatico.
Controlla, l'ho tolto dall'area di contatto. Informazioni molto utili come parte della comprensione del mercato!!!
Punto di biforcazione
C'è un concetto speciale in termodinamica che può essere adattato a quasi tutti i sistemi dinamici complessi. Di tanto in tanto qualsiasi sistema di questo tipo, sia esso lo stato, l'economia o la psiche umana, entra in uno stato critico di incertezza.
A questo punto l'ordine del sistema è minacciato e il suo ulteriore sviluppo può seguire due possibili scenari: o la disintegrazione in uno stato caotico o la transizione a un livello qualitativamente nuovo di ordine. Per esempio, un punto di biforcazione per uno stato può essere chiamato un arresto completo di instabilità politica, per un'economia - una crisi economica, e per una persona - un evento traumatico.
Ben fatto, Mikhail! Dovremmo tornare all'entropia/non-entropia e alla sua analisi. Mettetelo su uno degli ingressi di NS, e questo è tutto.
Probabilmente il modo più affidabile è quello di ciclare attraverso combinazioni di predittori. Ma questo è molto lungo.
Guardate il pacchettovarbvs. Il pacchetto implementa algoritmi veloci per l'adattamento di modelli di selezione di variabili bayesiani e il calcolo dei coefficienti di Bayes, in cui l'esito (o variabile di risposta) è modellato usando la regressione lineare o logistica. Gli algoritmi sono basati sulle approssimazioni variazionali descritte in "Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" ("Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" P. Carbonetto e M. Stephens, Analisi Bayesiana 7, 2012, pagine 73-108). Il software è stato applicato a grandi serie di dati con oltre un milione di variabili e migliaia di campioni.
Seleziona bene i predittori e costruisce buoni modelli.
Buona fortuna