L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3150
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Se ci pensate bene,
se hai fatto il pitching nelle ultime cinque candele, certo.
E se ci pensate e cercate di coprire tutto ciò che può influenzare il prezzo, vi renderete conto che ci sono miliardi di segni, e dovete tenere conto dell'invarianza, che è miliardi di volte miliardi.
Ecco perché ho scritto QUESTO.
Se pensate che una cosa del genere possa essere fatta da Forest o Boost allora vi deluderò, non hanno ancora imparato a inserire 10 miliardi di caratteristiche nei modelli di tabella....
quindi tutti i modelli già pronti sono fuori questione.
Se si servono le ultime cinque candele, certo.
E se ci pensate e cercate di coprire tutto ciò che può influenzare il prezzo, vi renderete conto che ci sono miliardi di segni, e dovete tenere conto dell'invarianza, che è miliardi di volte miliardi.
Ecco perché ho scritto QUESTO.
Quindi tutti i modelli già pronti sono fuori discussione.
Sono d'accordo con Max in generale. La generazione di regole o condizioni all'interno di una fascia di prezzo è limitata ai confronti, alla logica e al calendario vincolante. Quindi il generale è sicuramente lì))))
Se si servono le ultime cinque candele, certo.
E se ci pensate e cercate di coprire tutto ciò che può influenzare il prezzo, vi renderete conto che ci sono miliardi di segni, e dovete tenere conto dell'invarianza, che è miliardi di volte miliardi.
Ecco perché ho scritto QUESTO.
Quindi tutti i modelli già pronti sono fuori discussione.
Sciocchezze.
Lo scopo della matematica è sostituire la diversità del mondo che ci circonda con un minimo di formule che calcolino tale diversità.
Voi avete descritto o tentato di descrivere la caduta di tutto e di tutti sulla Terra, e Newton ha derivato una formula per la gravità terrestre di qualsiasi oggetto che cade sulla Terra.
Ho in RF alberi che derivano da qualche derivazione di cotir non stazionaria che nell'80% dei casi o più prevedono correttamente il futuro. Non ci sono più di 150 alberi di questo tipo quando si sposta la finestra a 15.000 bar (non ho provato di più) l'errore di classificazione non cambia. Si può rischiare e utilizzare un minimo di 70 alberi: l'errore è di qualche punto percentuale maggiore. Questo è tutto il vostro miliardo di miliardi di miliardi.
Ho alberi di radiofrequenza che derivano da un quoziente non stazionario l'80% delle volte o più che predicono correttamente il futuro.
E guadagno 1 milione all'ora e ho 50 cm, e in generale sono il presidente del pianeta.
Ma non ho intenzione di mostrare e dimostrare nulla a nessuno, proprio come altri chiacchieroni qui.....
Se si servono le ultime cinque candele, certo.
E se ci pensate e cercate di coprire tutto ciò che può influenzare il prezzo, vi renderete conto che ci sono miliardi di segni, e dovete tenere conto dell'invarianza, che è miliardi di volte miliardi.
Ecco perché ho scritto QUESTO.
Quindi tutti i modelli già pronti sono fuori discussione.
È ora di chiedere una quota per il calcolo quantistico) Sembra che risolvano rapidamente le operazioni matriciali.
È ora di chiedere una quota per il calcolo quantistico) Sembra che risolvano rapidamente le operazioni matriciali.
Ho avviato l'algoritmo per la ricerca delle regole (il più efficiente che ci sia), non ha capito, si è bloccato)).
Ho dovuto ridurre la dimensionalità di 100 volte.
A quel punto ha iniziato a trovare qualcosa...
Questo è l'aspetto di uno schema o di una regola nella mia lingua...
Solo una regola, signori.
Se pensate che una cosa del genere possa essere fatta da Forest o Boost, vi deluderò, non hanno ancora imparato a inserire 10 miliardi di caratteristiche nei modelli di tabella....
Solo una fottuta regola.
Per questo genere di cose servono i supercomputer.
E se vi serve un addestramento multiplo? Per esempio, per ottimizzare alcuni metaparametri. In questo caso sarebbe necessaria una superrete di supercomputer.)
Cosa succede se è necessario un addestramento multiplo? Ad esempio, per ottimizzare alcuni metaparametri. In questo caso avremmo bisogno di una superrete di supercomputer).
Innanzitutto, non si tratta di apprendimento, ma di ricerca di regole.
Ci sono sempre alcuni metaparametri che influenzano il risultato. La dimensione della finestra della cronologia, per esempio, e qualsiasi altra cosa. La cosa peggiore che si possa fare con i metaparametri è ignorare la loro esistenza, prendendo il loro valore dal soffitto.
Ricordo l'affermazione di fxsaber secondo cui a volte è utile trattare qualsiasi costante nell'algoritmo TS come un parametro di ottimizzazione.
Ci sono sempre alcuni metaparametri che influenzano il risultato. La dimensione della finestra della cronologia, per esempio, e qualsiasi altra cosa. La cosa peggiore che si possa fare con i metaparametri è ignorarne l'esistenza, prendendo il loro valore dal soffitto.
Ricordo l'affermazione di fxsaber secondo cui a volte è utile trattare qualsiasi costante nell'algoritmo TS come un parametro di ottimizzazione.
La dimensione della finestra della storia è solo una grande limitazione per le MO classiche con dati tabellari.
Le AC (regole ad hoc) non soffrono di questa malattia, digeriscono perfettamente i dati non strutturati, inoltre ogni osservazione può essere di dimensioni arbitrarie.
E la stessa "finestra di visione" (finestra della storia) può essere limitata solo dal potere deduttivo. o dal buon senso.
Quindi il tuo esempio con la dimensione della finestra storica è solo un voto a favore di AC e contro MO.
Dammi qualche altra argomentazione, sono interessato, forse non ho tenuto conto di qualcosa. E un'altra domanda, quanto sei addentro al tema dell'AC?
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Creiamo un piccolo mock-up (modello) dei dati con cinque osservazioni.
Osservazioni - facciamo che un'osservazione sia un giorno di m5 citazioni.
Indichiamo"." come rumore nelle osservazioni (alcuni eventi che non ci interessano).
"A" " B " "C " ---> "SELL" Questa è la sequenza di eventi che ha portato all'obiettivo "SELL".
L'unica cosa di cui ci si nutre sono le ultime 5 candele del MO e l'obiettivo.
In questo modo:
in modo che i dati siano in una forma tabellare ordinata.
Come fa AMO a trovare un pattern dall'esempio?
Prende in input tutte le osservazioni, che possono essere di dimensioni diverse (come nell'esempio).
Elimina il rumore selezionando le regole e fornisce un modello sotto forma di regola = "A" "B" "C" porta a "CELL".
Trasforma i rifiuti non strutturati in modelli.