L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2846
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A giudicare dalla descrizione, si capisce che prima viene selezionata una parte dei passaggi migliori per un criterio, poi da quelli selezionati viene selezionata una parte dei passaggi migliori per il secondo criterio, e così via.
"Permette di selezionare i passaggi migliori passo dopo passo: prima in base al numero di operazioni, poi da questo campione in base all'aspettativa di redditività, poi in base al fattore di recupero, e così via."
A giudicare dalla descrizione, si capisce che prima viene selezionata una parte dei passaggi migliori secondo un criterio, poi tra quelli selezionati viene selezionata una parte dei passaggi migliori secondo il secondo criterio, e così via.
"Permette di selezionare i passaggi migliori passo dopo passo: prima in base al numero di operazioni, poi da questo campione in base all'aspettativa matematica di redditività, poi in base al fattore di recupero e così via".
Non ho notato immediatamente alcuna differenza o vantaggio.
Un nuovo modo di generare dati tabellari. Quanto è migliore? Oppure GMM è ancora fuori dalla concorrenza?
https://github.com/kathrinse/be_great
Un nuovo modo di generare dati tabellari. Quanto è migliore? O il GMM è ancora fuori dalla concorrenza?
https://github.com/kathrinse/be_great
⚙️ Reti avversarie generative con trasformatore di serie temporali
Github: https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN
Carta: https://arxiv.org/abs/2205.11164v1
Dati azionari: https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history
Dati sull'energia: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Appliances+energia+previsione
@ai_machinelearning_big_data
Un po' di T-gan sarebbe probabilmente meglio
E come si verifica la plausibilità? Confrontando le distribuzioni dei dati reali e sintetici separatamente per ogni serie?
Come si verifica la verosimiglianza? Confrontando le distribuzioni dei dati reali e sintetici separatamente per ogni serie?
Come si verifica la verosimiglianza? Confrontate le distribuzioni dei dati reali e sintetici separatamente per ogni serie?
https://hackernoon.com/a-gan-approach-to-synthetic-time-series-data-pe2r33fd
Quali predittori si possono inventare per gli istogrammi?
Li ho allegati come file, poiché le immagini non vogliono essere inserite - probabilmente un altro bug.
Quali predittori possiamo trovare per gli istogrammi?
)))))))
È possibile visualizzare qualsiasi forma con i punti. La visualizzazione è necessaria per stimolare il pensiero astratto, che stimola la generazione di idee.
In effetti, l'istogramma è un predittore binario del campione, le barre rosse significano che il segnale è scomparso (zero), e la loro altezza indica per quanto tempo non c'è stato alcun segnale "1" nel campione.
Presumo che il diverso carattere della distribuzione di frequenza della presenza del segnale nel campione possa servire a classificare l'ulteriore uso di questo predittore nell'addestramento. Di conseguenza, il predittore può essere escluso o raccomandato per l'uso solo per la costruzione di split di radici superiori.
Questo è il motivo per cui i predittori sono necessari per descrivere gli istogrammi. Sì, possiamo anche creare dei predittori per l'equilibrio TP+FP - anche le idee per la sua descrizione sono interessanti, ad eccezione di quelle già note.