L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1212
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Naturalmente, se è palesemente poco promettente, possiamo rimuoverlo.
Grazie per la vostra opinione. Non è chiaro se sia "promettente" o meno, ma con la mia testa non sceglierei un modello del genere, che, per esempio, ha un drawdown del 50%, anche se è facile tornare al profitto dopo.
Aggiungerò l'analisi delle pagine tramite i motori di ricerca google yandex
Perché? Qual è lo scopo dell'analisi?
Perché? Qual è lo scopo dell'analisi?
Sì, è un troll del prossimo thread
È il troll del prossimo thread.
aah)))
Qualcuno sa se svilupperò qualche algoritmo di rete neurale figo in Java e lo proteggerò con password dai motori di ricerca google yandex, qualcuno non mi chiuderà?)
Aah))))
Un tizio chiede come filtrare i suoi ordini, l'altro risponde con un articolo sulla previsione delle tendenze con legni casuali... :)) E poi il primo inizia a scrivere la propria rete neurale in Java :))) Quindi, sono dei piantagrane.
e il gattino pazzo dagli occhi verdi non fa che starnazzare... è impossibile leggere senza sorridereLe figure mostrano il risultato finanziario (asse y) del modello quando si scelgono diverse probabilità per la classificazione binaria (asse x). Sul campione di prova, ho ottenuto la conclusione che si dovrebbe sempre entrare nel mercato quando appare il segnale di attivazione (la formazione decide se entrare nel mercato o no). Il paradosso risultante è che l'apprendimento provoca solo il deterioramento del segnale di attivazione di base e non l'avrei visto, se non avessi deciso di vedere come il risultato finanziario cambia a seconda dello spostamento del punto di classificazione sul segmento di probabilità.
Abbiamo un approccio molto diverso al problema. Sono estraneo a una descrizione puramente matematica del prezzo senza alcuna giustificazione reale (modelli visivamente osservabili). Al contrario, io applico ZZ e ne vedo l'efficienza (i pedicatori su ZZ sono sempre in cima alla lista in tutti i pacchetti MO). Penso che combinare i due approcci potrebbe migliorare il risultato.
Selezionare i modelli attraverso la significatività non ha senso - ho dimostrato prima che rimuovere diversi predittori significativi sullo stesso modello può migliorare i risultati di apprendimento e formare nuove relazioni più produttive e stabili nelle foglie dell'albero. Tutta questa "importanza" è un principio avido nella costruzione degli alberi, che non è corretto a priori, quindi abbiamo bisogno di metodi di valutazione dei predittori significativi separati - non li ho ancora.
Un anno e mezzo fa Alyosha mi ha dato il consiglio di non usare ZZ per l'input o l'output, perché fanno capolino sia nel passato che nel futuro. Alesha non ha spiegato i dettagli - ecco la mia interpretazione di come funzionano le cose:
Quando si applica ZZ come obiettivo, è il passato che ZZ ha iniziato a costruire da, è costruito da barre precedenti (dal punto zero) che sono alimentati all'ingresso. Cioè, se conoscete queste barre e ZZ (parzialmente basate su di esse), otterrete una sbirciata nel futuro all'ingresso.
Quando ho iniziato a usare gli incrementi di prezzo come uscita, le cose sono diventate meno brillanti in una volta come con ZZ.
Se volessi usare ZZ, dovrei creare un libretto speciale con questi consigli. È irreale per un principiante in MO leggere 1200 pagine. E una volta che l'hai letto, ti mancherà se non ci sono spiegazioni.
Ah... zig-zag... Questo spiega perché hanno gli stessi errori... mi mancava.
A chi è venuta in mente questa stronzata dello zig-zag? Mi chiedo da dove venga.
anche se è probabilmente la prima cosa che viene in mente... cosa insegnare al modello... e qui si possono vedere i vertici e le depressioni, quindi lo zigzag è la soluzione perfetta :)KsanKsanych e sua nipote Kesha hanno avuto l'idea. Chi altro?!
:))) Qualcuno ne ha anche scritto prima, ma non ricordo quelle volte.