A Monte Carlo simulation is a method that allows for the generation of future potential outcomes of a given event. In this case, we are trying to model the price pattern of a given stock or portfolio of assets a predefined amount of days into the future. With Python, R, and other programming languages, we can generate thousands of outcomes on...
グラフィカルなコンポーネントと財務計算のことです。
結果としては、収益性、シャープレシオだけでは不十分で、スリッページや手数料があったとしても、ほとんど余裕がないようです。
python用テスター、liba - さまざまなものがあります。
あとは......今はパラメータを変えて運転していますが、熱意はなくなりましたね、森と同じオーバーフィットです
どこにトラックがあり、どこにテストがあるのか、一目瞭然です。つまり、要するに何も変わっていない、キャットバストが有利になったわけではないのです。
後で、lstmを試してみます。
他のことはともかく、今はパラメータを変えてレースに臨んでいますが、熱意はなくなり、森と同じオーバーフィットです
チップとターゲットは？
特徴やターゲットは？
インクリメントは通常、トレーニングからトレーニングへ、異なるステップを経てランダムにターゲットされます（フローティングパラメータによるジグザグのようなもの）。
インクリメントは通常、トレーニングからトレーニングへ、異なるステップを経てランダムにターゲットされます（フローティングパラメータによるジグザグのようなもの）。
大丈夫
リターンやインクリメントで良い結果が出たことがない、ノイズが多いので取引しない方が良い((
はっきり
返品や増額がうるさくて嫌な思いをした、そんなんじゃ取引できないよ(((^^;)
あっても短命か、普及率が低い。その場合、短命であったり、普及が少なかったりします。
注文は多くても、取引は少なくても、普通のパターンはない。あったとしても短命か、普及が少ないか
さて、何を期待するか...。
もちろん、いろいろな方法でノイズと戦うことはできますが、「斧汁」が出てしまうんですね。
さて、何を期待するか...。
クラシファイアを比較するのが面白かったです。
スクリーンショットからはあまり伝わってきませんでした。
クラシファイアを比較するのが面白かったです。
スクリーンショットではあまり理解できませんでした。
分類器 - 森、チップ - 運動量記号(10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) 目標 - 方向記号ZZ(10)
比べるまでもなく、レームダック化した構成です
分類器 - 森、チップ - 運動量記号(10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) 目標 - 方向記号ZZ(10)
fichesiireturnsをmontecarryして、トレーニングサンプルに追加してみてはいかがでしょうか？つまり、ドリフトなどを変えて、いくつかの実装をすることです。 唯一まだやっていないこと
なぜなら、価格から差を取ると、合計がなくなり、フィッシュが不完全になるからです。モンテカルロは直る......かもしれない。
https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/
FICHESTERNをMONTECARRYして、トレーニングサンプルに追加してみてはいかがでしょうか？つまり、ドリフトなどを変えて、いくつかの実装をすることです。 唯一まだやっていないこと
なぜなら、価格から差を取ると、合計がなくなり、フィッシュが不完全になるからです。モンテカルロは直る......かもしれない。
https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/
いろいろ試しましたが、将来の増分で符号を変えるフォアキャスターは悲しいもので、少なくとも私はそれで何か良いことをする方法を学んだことがありません、それは構成の特殊性の問題ではなく、ゼロに近い予測可能性で、貿易コストによって完全に平準化されています。
増分は原子の動きのような「マイクロ」レベルであり、焦点は通常のリバースやインパルスをフィルターにかけるよりも、トレンドフォローやフローティングのようなノイズの少ないものであるべきです。