L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1962
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nel tester
provato, c'è un esempio per mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
nel tester
provato questo, c'è un esempio per mt4
https://github.com/darden1/tradingrrl
Il tester non dà informazioni affidabili. Beh, sto parlando di EAs senza reti neurali, ma non vedo molta differenza in questo aspetto. Penso che ogni strategia e anche una strategia con diversi parametri dia diverse correlazioni con il test ed è per questo che non posso nemmeno stimare approssimativamente.
il tester non dà informazioni affidabili. Beh, sto parlando di EAs senza reti neurali, ma non vedo molta differenza in questo aspetto. Ogni strategia e anche una strategia con diversi parametri dà diverse correlazioni con il tester, ecco perché non possiamo nemmeno stimare approssimativamente.
Il tester dà informazioni affidabili
il tester dà informazioni affidabili
Beh, controlla la demo.
Forse dovrei scrivergli e farmi mandare il codice)?
Io stesso l'ho letto due volte e ancora non ho capito come funziona, come viene triplicata la memoria e come batte le proprietà del livello di super-precisione... Comunque, l'articolo non è molto buono, ma il prodotto in sé è buono, l'autore ha solo bisogno di alcune spiegazioni... Quindi se lo capisci, almeno scrivi come funziona...
Sono troppo pigro per sfatare un altro mito) qualcuno ha distorto qualcosa e ha annunciato a gran voce che la riqualificazione non è disponibile. Vediamo...
così pigro per sfatare un altro mito ) qualcuno là fuori ha distorto qualcosa e affermato a gran voce che non c'è riqualificazione. Vediamo...
Bene, l'articolo mostra che l'uomo capisce gli algoritmi.
Dovresti provare, l'esperimento è il criterio della veritàbibbia python cool
https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#
Penso che sia promettente.
No, beh, l'articolo mostra che l'uomo conosce gli algoritmi.
bisogna provare, l'esperimento è il criterio della veritàLo schema è semplice. Alimentiamo il vettore delle caratteristiche, ONO emette un segnale casuale nell'intervallo 0;1. Apriamo un trade, e lo chiudiamo alla prossima iterazione. Per esempio decidiamo se è più di 0,5 - comprare, meno - vendere. Se l'accordo preventivo è in rosso - diamo una penalità alla griglia su una voce separata, se è nel più lo incoraggiamo. Ogni iterazione dovrebbe essere così. Come risultato, aggiusta i pesi nel corso del trading. Perché si scambia immediatamente sul grafico nella posizione + è una sciocchezza) dato che è muto all'inizio. Molto probabilmente l'ha prima addestrato e poi l'ha riaddestrato sulla stessa zona.
https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models
Non sono impressionato dai risultati delle foto...
lo schema è semplice.
Se è così semplice, perché ci sono due o tre tipi di reti?
Perché dice che la RL classica non funzionerà?
Qual è lo scopo della memoria?
Sono un nerd totale in RL, ma mi sembra che non sia così semplice.
neuroni D multipli (tipo griglia)
errore, % = 45.10948905109489
addio )
Inviate all'autore della griglia i tagli e la mia indignazione