L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1454
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Ma se provo a prendere un profitto del 50% per SB, probabilmente otterrò un risultato sbagliato perché non posso prevedere più del 50%, ma se vado con ZZ, ottengo lo stesso "fantastico" profitto. Che SB può essere scambiato?Aliosha aveva un tasso di precisione del 100% sul SB e non gli importava molto. Era solo un seme per lui.
Penso che stesse solo spiegando le basi, ecco le basi.
No, intendo la foto).
Stanco di sbavare, troppo bello.
Qual è la tempistica, qual è la tecnologia segreta?
formazione - 10 mesi, periodo di prova dopo la formazione - 6 mesi.
La tecnologia è semplice come un calzino: UGA e MLP con due strati interni.
formazione - 10 mesi, periodo di prova dopo la formazione - 6 mesi.
La tecnologia è semplice come un valenki: UGA e MLP con due strati interni.
Che dire di UGA. Qui https://en.wikipedia.org/wiki/UGA è l'algebra geometrica universale più appropriata. Questo o qualcos'altro?
hai provato acercare nel forum)?
1. Se è facile, fai un esempio concreto con dei numeri, se lo sai fare.
2. Non c'è bisogno di consigliare ("prendilo", "guarda"), fallo tu stesso e dimostra la tua affermazione con esempi concreti. E il riferimento ai "grandi fratelli" ... Avresti potuto scrivere in modo più semplice: "Un uomo mi ha detto così".
Ci sono troppi chiacchieroni intelligenti.
Aliosha stava ottenendo il 100% di precisione nel SB e non se ne preoccupava molto. Era solo un seme per lui.
Solo nel caso, metterò qui due dataset (lern e test per entrambi separatamente) come illustrazione, il primo come caratteristica (f0...f9) è un macdac con una finestra diversa, e il target è anche un macdac (g0), e il secondo dataset fic è anche un macdac, e il target è ZZ.
Sul primo dataset è difficile tirare oltre il 51%, come dovrebbe essere, è logico, è SB, il secondo dataset, senza problemi 65-70%, che su SB che sul prezzo, miracoli))))
Non mi aspetto che qualcuno scarichi anche solo una volta per controllare, perché le intenzioni della maggior parte dei partecipanti in un piano diverso, ma dato che hai chiesto, fornisco un esempio.
Il grado di dettaglio nella rappresentazione del processo e il grado desiderato di prevedibilità di quel processo sono in proporzione inversa. L'unica questione è il margine di errore. È necessario ridurre il grado di dettaglio finché l'errore permette l'identificazione del processo (opportunità di fare soldi dal processo). Così ci possono essere processi (simboli) sui quali non è possibile guadagnare in linea di principio (la pratica dimostra che non solo possono esserlo, ma lo sono)...... Sono grato che il trader medio abbia dei simboli su cui è possibile guadagnare a lungo termine, Amen.
Ci sono due opinioni contraddittorie ma logiche... In primo luogo, è necessario scegliere una storia più grande e lunga possibile per i test (ottimizzazione), al fine di descrivere il maggior numero possibile di risultati che possono accadere presumibilmente in futuro. In secondo luogo, non ha senso fare test su una lunga storia, perché il mercato è in costante cambiamento, è necessario...
Sente le contraddizioni e l'ambiguità di entrambe le opinioni? Nel primo caso non ci sarà mai abbastanza storia, e nel secondo caso non sarà mai abbastanza per scegliere il minimo nel periodo (quel periodo, che può essere preso in modo affidabile come una FINESTRA)
Ci sono molte cose lì. Per esempio - processi composti di Poisson, che Alexander dal ramo TP inventa e non inventa mai)
Anche se R è il linguaggio più disgustoso che si possa inventare, il libro e i suoi argomenti sono davvero buoni... Sto cercando esempi in Python :)
https://nbviewer.jupyter.org/github/StuartGordonReid/Python-Notebooks/blob/master/Stochastic%20Process%20Algorithms.ipynb
argomento interessante btw... voglio imparare come simulare i salti in modo da poterli sottrarre dal modello in seguito
http://stuartreid.co.za/interactive-stochastic-processes/