L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1287
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In realtà sono un autodidatta. Mi occupo principalmente di siti web.
E quando non lo sono, faccio il MO. Come hobby).
E con l'albero una volta che devi sederti e capirlo. Poi si può rifare come si vuole.
Quello vecchio è semplice, mentre nella nuova versione hanno incasinato qualcosa (acceleratori di calcolo, probabilmente, ma il codice è diventato più complicato) - non ho nemmeno provato a guardarci dentro.
Lo sto capendo proprio ora, cercando un posto per cambiare il numero di campioni).
Lo sto sistemando proprio ora, cercando un posto per cambiare il numero di campioni)
//--- dividere o non dividere
se(idxbest<0)
Bene, un po' più sopra, si può anche bloccare il nodo di divisione del ciclo (per accelerare), ma si può lasciare così com'è, troverà la divisione, ma si può ignorare.
Ma dovresti anche capirci - stavamo solo "gridando" perché aspettavamo che tu venissi a mostrare a tutti noi come prevedere il prezzo attraverso i rendimenti e i log return.
Sparate!
Cosa ti ha fatto arrabbiare, amico? Da cosa proviene questo sargasmo? Non sai come trasformare un prezzo in un log-return? Non sto dicendo che questi rendimenti sono buoni predittori, ahimè no, ma la NON stazionarietà è un po' diversa. Buona fortuna a te, non preoccuparti.
Cos'è che ti ha fatto arrabbiare, amico mio? Da cosa proviene questo sargasmo? Non sai come trasformare il prezzo in rendimenti di log? Non sto dicendo che questi rendimenti sono ben previsti, ahimè no, ma la non stazionarietà è un po' diversa. Buona fortuna a voi, non preoccupatevi.
Capisco.
E questo è trapelato...
Meglio aggiungere una condizione di arresto qui per il numero di esempi
//--- dividere o non dividere
se(idxbest<0)
Bene, appena sopra si può anche bloccare il ciclo di split del nodo (per velocizzarlo), ma si può lasciare così com'è, troverà lo split, ma può essere ignorato.
in qualche modo l'errore sale bruscamente anche a <2
in qualche modo l'errore aumenta bruscamente anche a <2
Se i campioni sono 10, l'errore dell'albero è minore, se 100, di più. È possibile trovare un optimum. anche 1000 se ci sono 1000000 righe.
è buono. E senza di esso su trayne, l'albero impara a error=0, cioè si sovrallena. Ho un albero su trayne circa il 30%, la foresta declassa a 10 o meno.
Se i campioni sono 10, l'errore dell'albero è minore, se 100, di più. È possibile trovare un optimum. anche 1000 se le righe sono 1000000.
Non apprezzo ancora i benefici, l'errore può essere aumentato anche con r.
Partendo da 100k stringhe non imparo nulla, l'errore è nella regione di 0,5. Fino a 10k funziona bene, ma non per molto :) Il problema è più sulla non stazionarietà, la ricerca di predittori (se esistono). Qualsiasi differenza (incrementi, somme cumulative ecc.) non porta al successo. Su alcuni chunks uniformi o su f-sets periodici funziona perfettamente. Non appena si verificano seri cambiamenti nel mercato, fallisce. Come risultato ho concluso che i predittori dovrebbero essere esaminati a diversi livelli, ma non ho idea di quali siano e sono troppo pigro per farlo).
Per esempio, se volessi usare un calcolatore appropriato per il mio broker forex, vorrei usare un'alternativa, ma non so come avvisare il mercato. Penso che abbia senso provare più tardi.Capisco.
E questo è andato...
Cosa è chiaro e chi è trapelato? Sei in uno stato normale?
Ho anche provato timeframes sintetici come Renko o Zigzags su ticks, con periodi diversi (non basati sul tempo), nella speranza che ci siano alcune distribuzioni interessanti rispetto al solito grafico temporale. +- lo stesso, non ho trovato nulla di particolarmente interessante.
cioè la non stazionarietà non viene uccisa da queste stronzate e i modelli non vengono trovati meglio
A proposito, mql5 ha aggiunto l'api news calendar, forse è ancora grezza, non l'ho testata. Penso che abbia senso provare più tardi.
Sì, l'ho letto anch'io. Potrebbe essere in grado di testarlo.