L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2738
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In generale sono dell'idea che tutto questo sia inutile, e che più grande è il campione meglio è, ma sono pronto a metterlo alla prova, e a questo scopo abbiamo bisogno di uno strumento adatto. Uno strumento che determini le aree ottimali per l'addestramento del modello, anche se all'inizio sulla storia, e poi vediamo se possiamo farlo senza guardare al futuro.
La discretizzazione è un caso particolare di filtraggio (compressione dell'informazione), se non fosse utile non esisterebbe affatto.... Considerarla una dabbenaggine significa essere idioti, il che non sorprende.
E dove hai visto il rumore nei prezzi dei cloze e in che modo sono peggiori di Mashka. Non ha alcun effetto. Casuale diviso per casuale
Le MA sono migliori sotto alcuni aspetti:
0. Il prezzo di chiusura eredita il rumore dei tick. Letteralmente - se un tick è stato generato prima della chiusura della barra o meno, se il timer ha fatto clic da qualche parte. Più o meno un paio di tre punti. I giorni di borsa hanno un'apertura/chiusura significativa.
1. MA sono già integrali (sì - media)
2. rappresentano il prezzo in modo abbastanza adeguato. (è per questo che ho fatto notare che le LWMA si spostano di poco più di 1/3, di un terzo è esattamente il prezzo effettivo smussato senza rumore inutile). 3. Le MA sono più comode da confrontare con le altre.
3. sono più comodi da confrontare e possono essere normalizzati.
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Infine, qual è l'oggetto della sua ricerca?
ci sono sospetti che alcune persone del forum, e ancora di più il riempimento dei siti con "Expert Advisor e segnali redditizi" sia il risultato dell'IA. Cioè, NN sta facendo soldi sul tema del quasi-trading.
In assoluto le reti neurali e i big-data guadagnano (fanno trading) sull'analisi delle tendenze dei social network. Ecco perché sono sponsorizzati e quindi un po' sbilanciati; ma è al di là delle nostre capacità :-(
Grazie per la risposta
Se il thread non viene riscaldato almeno una volta al mese, morirà e il forum diventerà noioso
SSF non ha detto molto di nuovo, ovviamente l'obiettivo di trovare correlazioni tra predittori e risultati è un obiettivo ovvio. L'unica novità che ho colto è che ha trovato circa 200 caratteristiche significative sull'intera formazione, ma per dati specifici ne utilizza solo il 5%.
Mi sembra che questo significhi che esistono alcuni modi per determinare rapidamente lo stato/proprietà di una serie al fine di selezionare predittori più significativi solo per i dati più recenti. Per una corretta selezione si pone ovviamente la questione del volume o della lunghezza. Ma a quanto pare funziona anche con soli 200 predittori trovati e selezionati nell'intera formazione.
Io la vedo così. Una serie ha proprietà che sono stabili in alcuni indici, ma questi indici e il loro numero sono diversi in sezioni diverse. MO trova alcuni diversi stati di sufficiente durata della stabilità della serie, che possono essere descritti da diversi modelli e di conseguenza da diverse impostazioni del modello - predittori. Il numero totale di predittori corrisponde al numero totale di impostazioni per i diversi modelli; di conseguenza, definendo un modello, è possibile trovare rapidamente le impostazioni precedentemente trovate per esso.
Se si vuole sviluppare in modo estensivo, è necessario aumentare il numero totale di predittori e il numero di modelli.
Sono d'accordo con SSF che oggi i dati disponibili e accettabili per l'elaborazione sono le citazioni, la formalizzazione di altri dati è una scienza, anche se promettente.
Le AM sono migliori per certi versi:
0. Il prezzo di chiusura eredita il rumore dai tick. Letteralmente - se un tick è stato generato prima della chiusura della barra o meno, se il timer ha fatto clic da qualche parte. Più o meno un paio di punti. È in borsa che i giorni hanno un'apertura/chiusura significativa.
1. MA sono già integrali (sì - media)
2. rappresentano il prezzo in modo abbastanza adeguato. (è per questo che ho fatto notare che le LWMA si spostano di poco più di 1/3, un terzo è esattamente il prezzo effettivo smussato senza rumore inutile).
3. sono più comodi da confrontare e possono essere normalizzati.
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Infine, qual è il vostro oggetto di studio?
Sono d'accordo con Max, le medie corte e i dati assottigliati sono uguali per l'indagine in termini di rumore e segnale utile nel nostro caso discreto.
L'oggetto di studio sono gli incrementi, se non sbaglio))))))
SSF non ha detto molto di nuovo, naturalmente l'obiettivo di trovare correlazioni tra predittori e risultati è un obiettivo ovvio.
NF e MD sono malati dell'idea di collegare l'obiettivo alle caratteristiche, uno di loro è malato da molto tempo, l'altro ha appena cominciato...
Spero che nessuno qui creda nel suo genio, e che gli incroci personali siano solo vampirismo psicologico)))) E se porta benefici psicologici a una delle parti, ha il suo posto))))))
Il kit di strumenti di tutti è approssimativamente lo stesso, i dati sono gli stessi, e le percezioni ...
Ho una mazza piccola, non un martello grande, e nemmeno un martello enorme)))))))
Gli strumenti sono tutti più o meno gli stessi, i dati sono tutti più o meno gli stessi, e i punti di vista ...