L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1761
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Un pensiero è venuto, l'archiviatore può essere usato come un test di casualità. Random non sarà compresso dall'archiviatore.
Dovremmo testare cotier, diverse dimensioni, diversi campioni. Prova a fare una decomposizione dei componenti per vedere se la compressione migliora.
flac comprime peggio, anche se sembra essere più adatto. Rorschach: flac è peggio per la compressione, anche se sembra essere più adatto a questo tipo di compressione.Per rapporto di volume, il prezzo è simile al frattale
Per il rapporto di volume, il prezzo sembra un frattale
un buon inizio. Se il prezzo è simile alle variazioni frattali, dove i modelli sono sicuramente lì))) P con casualità è anche corretto))))
Una cosa che non capisco è perché il rapporto di compressione è il più alto nella gamma casuale e P?Una cosa che non capisco è perché il rapporto di compressione è il più alto nella gamma casuale e in Pi?
È il contrario, hanno il rapporto di compressione più basso
È il contrario, hanno il rapporto di compressione più piccolo
Capito, il grado è confuso. a sinistra per tirare fuori i modelli e decomprimere e vedere la differenza con l'originale.
Un pensiero è venuto, l'archiviatore può essere usato come un test di casualità. Random non sarà compresso dall'archiviatore.
Dovremmo controllare il cotier, diverse dimensioni, alcuni campioni. Prova a fare la decomposizione in componenti per vedere se la compressione migliora.
flac comprime peggio, anche se sembra essere più adatto. Rorschach: flac è peggio per la compressione, anche se sembra essere più adatto a questo tipo di compressione.Ho già visto questa idea. Dato che i link a risorse di terzi non sono permessi, lo incollo con un'immagine.
Un'idea interessante è quella di rappresentare le immagini come un'onda, 50 onde per essere esatti.
Ogni onda potrebbe essere alimentata all'ingresso NS.
Solo un pensiero.
Un'idea interessante è quella di rappresentare le immagini come un'onda, 50 onde per essere esatti.
Ogni onda potrebbe essere alimentata all'ingresso NS.
Solo un'idea.
interessante, ma senza senso).
divertente, ma inutile )
Ho dei predittori sperimentali di "convoluzione", il cui principio è quello di spezzare il grafico in una griglia e informare l'accumulo di barre, in effetti il contrasto. E, sorprendentemente, i modelli funzionano in alcune foglie. Non ho ancora sviluppato ulteriormente questa idea, concentrandomi invece sulla struttura dei dati e sulla capacità di aggregazione. Il mio punto è che il principio della compressione dei dati è essenzialmente simile.
A proposito, la proposta di lavorare sperimentalmente con un set di dati aperti è interessante. Tuttavia, come pensate che sia possibile senza un EA open source con funzione di partizionamento e salvataggio dei predittori?
Ho dei predittori sperimentali di "convoluzione", il cui principio è quello di spezzare il grafico in una griglia e informare il raggruppamento delle barre, in effetti il contrasto. E, sorprendentemente, in alcune foglie i modelli funzionano. Non ho ancora sviluppato ulteriormente questa idea, concentrandomi invece sulla struttura dei dati e sulla capacità di aggregazione. Il mio punto è che c'è essenzialmente un principio simile di compressione dei dati.
Ho fatto qualcosa di simile, ma sotto forma di distribuzioni, o in termini più da trader - ho costruito qualcosa come profili di volume invece di grafici, è roba interessante... c'è un punto di scavo + rappresentazione dei livelli + algoritmizzazione conveniente
A proposito, la proposta di lavorare sperimentalmente con un dataset aperto è interessante. Tuttavia, come immaginate che sia possibile senza l'EA open source con la funzione di segnare e salvare i predittori?
Posso immaginare il tutto in un file txt o csv, dove le colonne sono caratteristiche/predittori/attributi e l'ultima è un file di destinazione
Siamo d'accordo sull'obiettivo, su quello che dovrebbe essere e con quali parametri, e andiamo avanti...
Ogni partecipante apre un set di dati nel software e cerca di ridurre l'errore di classificazione, se ha successo, aggiunge quelle caratteristiche al set di dati, che sono state generate, e invia un set di dati migliorato al pubblico, e così via, appare un algoritmo genetico umano di generazione e selezione delle caratteristiche.
Quando si raggiunge un errore accettabile, possiamo pensare di portare tutto al codice mql
ecco come la vedo io
Penso che l'errore accettabile sia del 95% +, finora il massimo è del 77-83% +-.
Inoltre, per evitare di generare "firme spazzatura" potrebbero fissare dei limiti tali che il segno dovrebbe migliorare l'errore di almeno l'1% per esempio, altrimenti butterebbero 15000 borse e direbbero: ho migliorato l'errore del 2%)) sono un eroe))
Ho fatto qualcosa di simile, ma sotto forma di distribuzioni, o in termini più da trader, ho costruito una specie di profili di volume invece di grafici, è una cosa divertente... ha senso scavare + rappresentazione dei livelli + algoritmi convenienti
Ho 16 celle 4x4, finestra dinamica e conto quante barre chiuse in ogni cella, per dirla in modo primitivo.
Mostro tutto come file .txt o csv, dove le colonne sono caratteristiche/protettori/signature e l'ultima è un obiettivo
Ci mettiamo subito d'accordo sull'obiettivo, su cosa dovrebbe essere e con quali parametri, e andiamo avanti...
L'obiettivo dovrebbe essere generato dall'Expert Advisor, altrimenti non è chiaro come ottenere nuovi predittori - utilizzando i dati.
Gli obiettivi possono quindi essere caricati con molti, il che permetterà di rivelare il potere predittivo dei predittori, perché un buon predittore avrà successo su diversi obiettivi.
Lo strumento dovrebbe essere lo stesso per tutti - Moex futures o colla è meglio. Mi piace Si.