L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1221
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Perché?
Felice di sbagliarmi ma IMHO "un altro approccio" non esiste, in questo business tutto è determinato principalmente dai dati, dalla loro quantità e qualità, con il "forex puro" anche il 5% di correlazione della previsione con il returnee è difficile da spremere, certamente può essere sufficiente, ma lo SR annualizzato sarà ~2, è eccitante, ansioso, si può perdere un sano sonno. Ma ci sono 100500 modi per risintonizzare o semplicemente fissare alcuni modelli difettosi che danno cosmo, fa bene al sistema nervoso, ma la cosa principale è non farli funzionare per davvero)))
Beh, non abbiamo dati, sono d'accordo... tranne le citazioni rotte di DT.
Noi facciamo l'eroismo di estrarre informazioni di lavoro da loro.
I modelli MO sono i più comuni, scaffolding, gradient boosting, con le giuste caratteristiche e il targeting su centinaia di migliaia di punti, il fit è minimo
Non avresti dovuto dirlo, ora otterrai i livelli, o peggio ancora, ti faranno decifrare i tuoi))) esilarante...
Beh, puoi vedere che non sto nemmeno elaborando e chiedendo più dettagli... Volevo solo sapere, ho chiesto, ho scoperto... tutto qui)
Gli davo molta importanza, ho riscritto io stesso la maggior parte degli algoritmi, ho scritto dozzine di versioni mie, ma come si è scoperto era solo per aumentare le mie competenze in MO, come risultato qualsiasi novizio può (usando gli stessi dati e chip) configurare XGB con qualche ottimizzatore gen e ottenere gli stessi risultati. Il vantaggio non è in quale classificatore prendere e come configurarlo, avete bisogno di più dati e caratteristiche di qualità, e l'infrastruttura per far funzionare tutto comodamente senza confusione e agonia. E poi devi sapere come scambiare il tutto.
Perché fissarsi sul boosting, dove i modelli sono fatti su misura per BP, le stesse reti ricorrenti con LSTM, ci sono già reti generative che creano dati per la formazione, e tutti cerchiamo l'insider:)
La questione è che la ricerca di percorsi di dati affidabili, l'argomento è molto vecchio ed è improbabile che ci siano progressi in esso, piuttosto il contrario, cosa che non si può dire dello sviluppo di modelli MI.
Perché fissarsi sul boosting, dove i modelli sono fatti su misura per BP le stesse reti ricorrenti con LSTM, ci sono già reti generative che creano i dati per la formazione, e tutti cerchiamo l'interno:)
Mi dispiace interrompere la vostra conversazione, ma...
perché la riga successiva (incompleta!) del tuo messaggio non passa alla riga successiva? (Ho MT4, forse è la ragione?)
Mi dispiace interrompere la vostra conversazione, ma...
perché la riga successiva (incompleta!) del tuo messaggio non passa alla riga successiva? (Ho MT4, forse è questa la ragione?)
Non so, forse è a causa di MT4, ma tutto dipende dal programma, e mi danno dati, dati...:)
Se non è un segreto, che browser usi? (Io uso Opera)
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