L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2844
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quasi sempre le valutazioni integrali non sono applicabili alle reti a causa della grande variabilità delle reti. quindi, l'applicazione del criterio integrale Balance nelle reti neurali porterà ovviamente a cattivi risultati. ottimizzando o meno, non si otterranno comunque risultati. ma la gente continua a dare la colpa all'ottimizzazione....
IMHO, la base dovrebbe essere la massimizzazione del profitto, ma con l'aggiunta di penalizzazioni per "comportamenti sconvenienti" di vario tipo. In ogni caso, non c'è e non può esserci un'opinione univoca, quindi è importante che la piattaforma offra ampie possibilità di personalizzazione e customizzazione.
IMHO, la base dovrebbe essere la massimizzazione del profitto, ma con l'aggiunta di sanzioni per "comportamenti sconvenienti" di vario tipo. In ogni caso, non c'è e non può esserci un'unica opinione in merito, quindi è importante che la piattaforma offra ampie opportunità di personalizzazione e customizzazione.
Naturalmente, questo è il criterio derivato. cioè, non è il profitto massimo totale in sé che conta, ma il modo in cui il profitto massimo viene raggiunto. quindi è ancora una ricerca globale e non c'è bisogno di imbarazzarsi per questo. allora semplicisticamente la funzione può essere scritta come segue:
f = a*B.
dove B è l'equilibrio finale, a è il criterio di valutazione del raggiungimento dell'equilibrio massimo.
A proposito, esistono anche varianti di costruzione di criteri derivati dinamici. Ad esempio, si può utilizzare il numero massimo di affari raggiunto nell'iterazione di ottimizzazione corrente e ricalcolare il criterio di valutazione.IMHO, la base dovrebbe essere la massimizzazione del profitto, ma con l'aggiunta di sanzioni per "comportamenti sconvenienti" di vario tipo. In ogni caso, non c'è e non può esserci un'unica opinione in merito, quindi è importante che la piattaforma offra ampie opportunità di personalizzazione e customizzazione.
Sarebbe anche bello avere una capacità interna di ottimizzare gli iperparametri (pesi per le penalità aggiunte a un criterio, per esempio). Come esempio - optuna in python.
f = a*B.
f = a*B.
A proposito di uccelli.
Sui mercati finanziari non esistono formule con il segno di uguaglianza, ovvero
non esistono formule
y = x
Secondo le quali, se x=2, allora y=2.
Questo è un pensiero deterministico.
Esistono formule:
y ~ x
secondo le quali, se x =2, allora y = 2 nel canale di un certo intervallo di confidenza. Ma per i mercati non stazionari non esiste nemmeno un intervallo di confidenza, perché la varianza è una variabile, e nemmeno una variabile, ma qualcos'altro.
Questo è il pensiero stocastico.
A proposito di uccelli.
Nei mercati finanziari non esistono formule con il segno uguale...
A proposito di uccelli.
Nei mercati finanziari non esistono formule con il segno di uguale, vale a dire
nessuna formula
y = x
Per cui, se x = 2, allora y = 2.
Questo è un pensiero deterministico.
Esistono formule:
y ~ x
secondo le quali, se x = 2, allora y = 2 nel canale di un certo intervallo di confidenza. Ma per i mercati non stazionari non esiste nemmeno un intervallo di confidenza, perché la dispersione è una variabile, e nemmeno una variabile, ma qualcos'altro.
Questo è il pensiero stocastico.
Oppa!
Va bene.
Oppa!
OK
Sì, la realtà è così.
Anch'io mi sono arrabbiato quando ho capito che i metodi statistici non sono una scienza esatta, c'è sempre un errore.
Sì, la realtà è così.
Anch'io mi sono sentito frustrato quando ho capito che i metodi statistici non sono una scienza esatta, c'è sempre un errore.
Alta e non alta precisione è un giudizio molto vago e non dimostrabile.
Dipende dal monitor su cui lo si guarda.
Ce ne sono molti.
Quindi probabilmente non ha importanza e non è questo il punto.
C'è solo una cosa che è chiara finora:
per comprare più a buon mercato, la controtendenza è scambiata, e probabilmente nella sua maggioranza....