L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1833
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quali professionisti vogliono prevedere il mercato leggendo i tweet
Si può sempre parlare, purché la persona con cui si parla sia tollerabile))) Se si crea qualcosa, tutto inizia con la definizione di un obiettivo e la sua comprensione.
L'algoritmo per trovare gli eventi e poi ripetere una catena di eventi e fare una previsione basata su un'immagine incompleta, o qualcosa di sbagliato?
O qualcos'altro?
Ho già disegnato due volte, credo di aver spiegato tutto, ma mi spiego molto male, non ho certo questa conoscenza.
Mettiamola in un altro modo, scrivete quello che non vi è chiaro, ho già disegnato due volte, credo di aver spiegato tutto, ma mi spiego male, non ho sicuramente quello
L'algoritmo è quello di trovare gli eventi, poi replicare la catena di eventi e fare previsioni basate su un'immagine incompleta.
Questo è quello che ho capito dalle foto, è corretto o no?
Ecco, l'ho fatto ieri, a volte funziona
Vogliono prevedere il mercato leggendo i tweet.
Vogliono imbullonare FA molto probabilmente tramite MO, ma hanno bisogno di una logica prima, anche se forse possono trovare una correlazione con i social network o i marketplace.
Inoltre dagli m-play è possibile avvitare il programma di vendita al prezzo delle azioni in modo indiretto.
L'algoritmo è quello di trovare gli eventi poi ripetere una catena di eventi e fare una previsione basata su un'immagine incompleta.
Questo è quello che ho capito dalle foto, è corretto o no?
Per esempio raggruppando il prezzo in 10 cluster...
Ciò che è un cluster è un qualche tipo di modello che si ripete - un "modello"
Un cluster ha un numero al giorno. Occasionalmente da 1 a 10
Il prezzo come cluster sarebbe così
1113333555433377779991010103333222288888
scegliamo a caso la combinazione, ad esempio 1593
cercalo nel prezzo
1113333555433377779991010103333222288888
questo sarà il modello risultante
raccogliere tutte le situazioni con questo modello e guardare le statistiche di redditività
ci possono essere centinaia di cluster, si possono costruire su qualsiasi dato, i cluster possono essere sostituiti da regole di log per esempio, questo sarà più chiaro
ad esempio raggruppando il prezzo in 10 cluster...
Cos'è un cluster - è un modello che si ripete - un "modello".
Un cluster ha un numero al giorno. Occasionalmente da 1 a 10
Il prezzo come cluster sarebbe così
1113333555433377779991010103333222288888
scegliamo a caso la combinazione, ad esempio 1593
cercalo nel prezzo
1113333555433377779991010103333222288888
questo sarà il modello risultante
raccogliere tutte le situazioni con questo modello e guardare le statistiche di redditività
ci possono essere centinaia di cluster, si possono costruire su qualsiasi dato, i cluster possono essere sostituiti da regole di log per esempio, sarà più chiaro
Su quali dati? Non fare queste sciocchezze con i numeri, solo con gli ammassi
con quali dati? non così bene con gli incrementi.
Non fare queste stronzate con i numeri, solo con gli ammassi.
Con quali dati? Non funziona molto bene con gli incrementi.
I gradienti sono la cosa più stupida che si possa fare con i prezzi, poi AMO non vede nemmeno una semplice tendenza lineare nei dati
Aspetta, lo disegno io.
prima abbiamo bisogno di molti prototipi (preparazione dei dati)
andare in una finestra scorrevole sui dati, nella finestra scorrevole, c'è sempre l'ultimo prezzo
non abbiamo bisogno di tutti i prezzi perché i prezzi oltre i 100 pips dell'ultimo prezzo difficilmente influenzano l'ultimo prezzo
Ecco perché tagliamo tutti i dati inutili e lasciamo solo la gamma verde nel prezzo
poi
e abbiamo rinormalizzatoin prezzo rispetto all'ultimo prezzo
poi divisi in cluster
Così si insegna al modello a vedere gli stessi cluster nel prezzo su dati diversi e dopo averlo imparato si inizia a cercare i modelli
è la cosa più stupida che si possa fare ai prezzi, poi AMO non vede nemmeno una semplice tendenza lineare nei dati
lasciatemi fare un disegno.
prima hai bisogno di molti prototipi (preparazione dei dati)
andare finestra scorrevole sui dati, nella finestra scorrevole c'è sempre l'ultimo prezzo
ingegnoso ))
vede tutto in incrementi, ma l'errore è troppo grande
Non abbiamo bisogno di tutti i prezzi perché i prezzi oltre i 100p dell'ultimo prezzo non hanno quasi nessun effetto sull'ultimo prezzo.
Quindi tagliamo ciò che è eccessivo e lasciamo solo la gamma verde nel prezzo
poi
e abbiamo rinormalizzatoil prezzo rispetto all'ultimo prezzo
e se c'è una forte tendenza, non avrete quasi nessun prezzo nella gamma
e c'è sempre un numero diverso di caratteristiche