L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3050
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Ecco cosa penso: dobbiamo identificare i modelli che hanno i diversi strumenti. Si tratta cioè di una regola di un certo numero di predittori o di un segmento quantistico della gamma di predittori. Quindi, generiamo un grafico casuale e cerchiamo questi modelli. È possibile generare 100 grafici (più di uno per ridurre la probabilità di errore). Se un modello non si verifica o si verifica molto raramente, lo consideriamo plausibile, altrimenti consideriamo che la regola è stata ottenuta in modo casuale, cioè non descrive un modello a lungo termine.
In questo modo, otteniamo un insieme di regole+predittori in grado di rilevare una regolarità sulle nostre serie temporali.
Qualcuno può provare a farlo in R o in Python?
In questo modo, otteniamo un insieme di regole+predittori, in grado di rivelare la regolarità delle nostre serie temporali.
Qualcuno può provare a farlo in R o in Python?
Ho anche postato degli screenshot........
Ho praticamente scritto una lezione su questo argomento sul forum (nei post)...
C'è un modello, ed è così forte da essere incredibile.
Non è nemmeno una regolarità, ma una dipendenza diretta.
Ho persino pubblicato la formula (equazione) qui nel ramo.
Ho anche postato degli screenshot........
Ho praticamente scritto una lezione su questo argomento sul forum (nei post)...
C'è uno schema, e uno schema tale da creare una madre di un sacco di guai
Non è nemmeno una regolarità, ma una dipendenza diretta.
Ho persino pubblicato la formula in questo thread.
Spero che tu abbia conservato il numero del post e che tu abbia gentilmente postato un link al modello ora, in modo da poter finalmente iniziare a guadagnare e distrarci sul forum solo per noia.
Spero che tu abbia mantenuto il numero del post e che tu abbia gentilmente postato il link ai modelli ora, così potremo finalmente iniziare a guadagnare e a distrarci sul forum solo per noia.
Ho trovato un post, ma a quanto pare c'è stato qualcos'altro prima di esso.
Dove hai visto investire senza drawdown, drain o rischio di drain? -MQL4 e MetaTrader 4 - MQL5
Ho trovato un post, ma deve esserci stato qualcos'altro prima di esso.
Dove avete visto investire senza drawdown, drenaggi o rischio di perdita? -MQL4 e MetaTrader 4 - MQL5
Ottimo, grazie
In questo modo, otteniamo un insieme di regole+predittori, che possono rivelare una regolarità sulle nostre serie temporali.
Qualcuno può provare a farlo in R o in Python?
Sembra che debba fare di nuovo tutto da solo...
Immagino che dovrò rifare tutto da solo.
Non capisco. Non ho tempo per questo. Che tipo di grafici generare? Possiamo filtrare gli errori non solo del simbolo su cui ci siamo allenati, ma anche di altri (ad esempio, correlati)? Forse ha senso. Ah, l'ho già fatto. Non ha senso :)
Io l'ho inteso come una ricerca di pattern identici tra strumenti diversi. E poi testarli su 100 file di SB. Se le regole trovate funzionano sulle righe di SB, allora le scarto.
Non capisco. Non ho tempo per questo. Che tipo di grafici generare? Possiamo filtrare gli errori non solo dal simbolo su cui ci siamo allenati, ma anche da altri simboli (ad esempio, correlati)? Forse ha senso. Ah, l'ho già fatto. Non ha senso :)
Non necessariamente correlati. Perché non avrebbe senso? Ho preso dei segmenti quantistici su EURUSD e li ho testati su GBPUSD - circa il 25% ha mostrato un bias di probabilità su entrambe le coppie. Cosa succede se si prende un'altra coppia - non lo so ancora. Naturalmente, c'è un piccolo problema: sto lavorando con il segnale di base della strategia e non è ancora chiaro se debba essere modificato o meno su altre coppie per questo studio. Ovviamente, la natura dei diversi strumenti è diversa. Forse gli strumenti devono essere raggruppati all'inizio, o altrimenti raggruppati. In generale, la questione dell'impostazione dell'esperimento è aperta.
Generare grafici, apparentemente, tenendo conto delle statistiche descrittive medie di un gruppo di strumenti di trading. Cioè qualcosa di simile nello scheletro, ma con un grasso casuale.