L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2732
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SINTESI: dobbiamo prestare attenzione all'operazione di "detrending". Da un lato, non è possibile farne a meno, dall'altro, vi sono troppe informazioni necessarie.
In parole povere, un trend è l'illusione di un principiante che si è arricchito con la storia: è entrato qui ed è uscito qui.
Questa illusione può probabilmente essere supportata dal MOE, se è possibile trovare un predittore per l'insegnante "di tendenza", e il modello terrà conto dei valori vicini dei segni. A me sembra una favola.
Più realisticamente, ci sono statistiche che dicono che i mercati finanziari NON sono stazionari. Non c'è scelta: modelleremo serie temporali non stazionarie. Un trend è il primo e ovvio segno di non stazionarietà. Non c'è scelta, dobbiamo detrenderizzare la serie temporale. Poiché si prevede il segno della barra successiva, non il suo valore, la perdita di informazioni non è fatale.
In parole povere, un trend è l'illusione di un principiante che si è arricchito con la storia: qui sono entrato e qui sono uscito.
Questa illusione può probabilmente essere supportata dal MOE, se è possibile trovare un predittore per l'insegnante "di tendenza", e il modello terrà conto dei valori vicini dei segni. A me sembra una favola.
Più realisticamente, ci sono statistiche che dicono che i mercati finanziari NON sono stazionari. Non c'è scelta: modelleremo serie temporali non stazionarie. Un trend è il primo e ovvio segno di non stazionarietà. Non c'è scelta, dobbiamo detrenderizzare la serie temporale. Poiché si prevede il segno della barra successiva, non il suo valore, la perdita di informazioni non è fatale.
(Spero che non vi sparino per il link in CodeBase: https: //www.mql5.com/ru/code/36558.
L'indicatore può essere utile per prevedere i segni - prevedete a vostro piacimento :-) l'indicatore mostra (e riassume) solo i segni "bianco/nero".
Leggete la garch e non inventate le cose.
Leggete testi più significativi di alcuni brevi dizionari. Iniziate con l'articolo originale di Robert Engle del 1982.
Nel vostro dizionario, ovviamente, si parla anche di rumore bianco, che è anch'esso gaussiano - solo che lì è chiamato in modo diverso (innovazioni).
Leggete testi più significativi di alcuni brevi dizionari. Iniziate con l'articolo originale di Robert Engle del 1982.
Nel vostro dizionario, ovviamente, si parla anche di rumore bianco, che è anch'esso gaussiano, solo che lì è chiamato in modo diverso (innovazioni).
Risulta che la vostra conoscenza non è pari a zero.
Quindi prendiamo un pacchetto, per esempio rugarch, e discutiamo la modellazione nei suoi termini, che coprono tutte le sfumature delle serie non stazionarie.
Risulta che la vostra conoscenza non è pari a zero.
Prendiamo quindi un pacchetto, ad esempio rugarch, e discutiamo la modellazione nei suoi termini, che coprono tutte le sfumature delle serie non stazionarie.
Il pacchetto è abbastanza buono, non c'è dubbio. Ma al momento sono interessato a un altro tipo di non stazionarietà, come quella che si presenta nei problemi di decomposizione di Shiryaev. Si parla spesso di stazionarietà parziale.
Il pacchetto è molto buono, non c'è dubbio. Ma al momento sono interessato a un altro tipo di non stazionarietà, come quella che si presenta nei problemi di decomposizione di Shiryaev. Si parla spesso di stazionarietà a tratti.
Ogni spreco di progetti disponibili si chiama scienza, che è un'attività molto movimentata.
La lunghezza di una serie temporale frammentaria è molto probabilmente anche una serie non stazionaria, si può guardare allo ZZ. Abbiamo gli stessi problemi, solo visti da un lato.
chi ha predicato qualcosa del genere?
https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/rldemo.html
che ha predicato una cosa del genere?
https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/rldemo.html
funziona?
Inizieremo con qualcosa di più semplice: un agente 2D che ha 9 occhi che puntano in diverse angolazioni davanti a sé e ogni occhio percepisce 3 valori lungo la sua direzione (fino a una certa distanza massima di visibilità): distanza da un muro, distanza da una cosa verde o distanza da una cosa rossa. L'agente naviga utilizzando una delle 5 azioni che gli permettono di cambiare angolazione. Le cose rosse sono mele e l'agente riceve una ricompensa per averle mangiate. Gli oggetti verdi sono veleni e l'agente riceve una ricompensa negativa per averli mangiati. L'addestramento richiede qualche decina di minuti con le impostazioni attuali dei parametri".
si può fare clic su avvia l'apprendimento... poi su interrompi l'apprendimento...
lo scarafaggio dovrebbe correre e preferire i punti rossi, evitando quelli verdi...
In realtà, dopo aver interrotto l'apprendimento, lo scarafaggio segue più o meno l'ultimo modello di movimento e non distingue tra rosso e verde. Oppure ho uno scarafaggio insolitamente stupido :-)