L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 688
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La colonna è presa come segue
LearnY<-MatrixLearnY[,i]
Dove i è il numero della colonna. Cioè tutte le righe e la colonna i-esima. E se è così MatrixLearnY[j,] - prende la riga j-esima e tutte le colonne in essa
Sto pensando di scrivere uno script e una domanda, come organizzare un ciclo per essere in grado di eseguire l'intera tabella e confrontarla con l'output? Grazie!
}
Questo è lo script che ho scritto, ma non so come eseguirlo..... È corretto a tutti????
Sto pensando di scrivere uno script e la domanda è: come si organizza un ciclo per poter scorrere tutta la tabella e confrontarla con l'output? Grazie!
Qualcosa del genere
}
Questo è lo script che ho scritto, ma non so come eseguirlo..... È corretto a tutti????
Eseguire direttamente in Rgui.exe o in Rstudio (o in Rterm.exe - quando ci si collega dal terminale)
Irrilevante per il tempo
La correlazione, naturalmente irrilevante, c'è sicuramente e lo è:
La gente fa trading nel modo standard - contro la tendenza - con una rete, contro la tendenza - con un ordine (quando sei in più, cioè).
scoperto dopo aver osservato i volumi di trading sul forex al Chicago Foreign Exchange
Il prezzo va rigorosamente allineando i volumi, quindi l'onda
Molto interessante.
Sul tema del tempo. IMHO:
Vale la pena considerare l'applicazione del tempo come parametro. Ci sono sicuramente delle correlazioni tra la volatilità e l'ora del giorno, il giorno della settimana, i trimestri e alcune date dell'anno. Queste "anomalie" temporali sono visibili ad un occhio inesperto sui grafici.
A proposito, usando il metodo della finestra, state usando indirettamente un parametro temporale. Usando le derivate ecc, state usando indirettamente il parametro del tempo. Si potrebbe continuare a lungo.
Un'altra domanda: quali conclusioni si possono trarre da quanto sopra? Sì, almeno che in alcuni momenti ci si debba aspettare dei cambiamenti.
Chiaramente, è difficile derivare qualsiasi schema in termini matematici dalle osservazioni di "anomalie" temporali. Ma è per questo che stiamo parlando di apprendimento automatico qui, non per derivare algoritmi complessi, ma per mettere tutto sulle spalle delle risorse computazionali.
Aggiungo anche: il tempo è ciclico, ondulatorio, e anche frattale - minuti in ore, ore in giorni; giorno - notte; attività lunare; numeri di settimane nell'anno; ritmi di nazioni e paesi; tendenze cicliche; la transitorietà degli eventi.
Si può sputare, ma come si può sostenere, senza conoscere la più complessa (o invisibile all'occhio) relazione causa-effetto, che non c'è influenza del tempo sul valore del bene.
Ok, prendiamo un approccio diverso: giovedì alle 11-45 c'è stato un movimento di 50pp sulla coppia in un tempo di 45 minuti. Come si può usare questo giovedì prossimo?
Misha, non fare lo sfacciato)))
x[1:40,10]
Sì, sì... Ho già indovinato che... Tutto sommato, grazie a tutti, sto diventando abbastanza incasinato in R.... L'importante è capire la sintassi....
Non ha guardato i dati. Guardò il numero di linee, sbuffò e chiuse. Ora lo sto guardando... Sto piangendo)))
setwd("E:/1_Modelli")
x <- read.csv2("Qwe.txt", head=T)
boxplot(x)
Explain.....
Nella rigida formulazione della legge di causalità che dice: "Se conosciamo con precisione il presente, possiamo calcolare il futuro", non è la seconda parte ma la premessa ad essere falsa. Fondamentalmente non possiamo conoscere il presente in tutti i suoi dettagli.
Credo che Alexander_K2-y debba conoscere questa citazione).