Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 128
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Encontrei um blog e quase chorei, o homem estava fazendo quase a mesma idéia que eu havia pensado e decidido implementar, e foi essa idéia que eu comecei a aprender programação há cerca de um ano
https://www.r-bloggers.com/time-series-matching-with-dynamic-time-warping/
E eu pensei que a minha ideia era única))) ...juventude, ingenuidade... Claro que não usei DTW, porque não o entendi na altura.
Se tomarmos duas séries temporais: variável alvo e preditor. Temos algumas "distâncias". Se a distância é pequena (o que é "pequena"), então o poder de previsão é alto? Um tal preditor é mais valioso em comparação com outros que têm esta distância maior?
É este o caso?
Se tomarmos duas séries temporais: a variável alvo e o preditor. Arranja algumas "distâncias". Se a distância é pequena (o que é "pequena"), então o poder de previsão é alto? Um tal preditor é mais valioso em comparação com outros que têm esta distância maior?
É este o caso?
Eu li três vezes, eu não entendo ((
1) Parece que isto não é puramente MO, é como uma melhoria de algum TS existente, que tem sinais para entrar, e só nestas entradas entramos e nestas entradas analisamos o MO, certo?
2) Quando há lucro, fechamos o negócio. Quando o negócio está perdido, mantemos a posição, por que devemos fazer isso?
3) Quando comprar, quando vender?
4) Eu sou um bom juiz, eu sou assim), mas não entendo o que você escreveu, talvez você possa me mostrar uma foto ou um flyschart...
1. 1. o sinal é gerado pela rede.
2. O sinal gera a rede. 2) Nenhum deles, nós temos um país livre. Se o queres, fecha-o, se não o queres, não o feches. O SL está no sistema, pode ou não estar - também é seu direito.
3. Como é que eu sei? Pergunte à rede que você está treinando.
4. Talvez precise de ler a 4ª vez, talvez se torne mais claro.
Encontrei um blog e quase chorei, o homem estava a fazer quase a mesma ideia que uma vez tive e decidi implementar, e foi esta ideia que comecei a aprender programação há cerca de um ano
https://www.r-bloggers.com/time-series-matching-with-dynamic-time-warping/
E eu pensei que a minha ideia era única))) ...juventude, ingenuidade... Eu não usei DTW, porque na altura não tinha ideia
1. O sinal é gerado pela rede.
2. Nenhum, é um país livre. Se o queres, fecha-o, se não o queres, não o feches. O SL está no sistema, pode ou não estar - também é seu direito.
3. Como é que eu sei? Pergunte à rede que você está treinando.
4. Talvez precise de ler a 4ª vez, talvez se torne mais claro.
1) Todo o seu algoritmo é para criar algum tipo de função de alvo "suave" para a rede neural, certo?
Mas já no primeiro passo deste algoritmo devemos receber alguns sinais da rede neural, sinais que são recebidos do treinamento da rede neural pela função alvo, pela função alvo que ainda não criamos porque estamos apenas no passo 1.
o meu cérebro está a explodir...
não é nada disso, que preditor, que alvo, não existe tal coisa... É apenas uma busca brusca na BP por áreas que são semelhantes à última situação actual, só isso...
Duas séries cronológicas
Aqui está a referência
Detalhes A função executa o Dynamic Time Warp (DTW) e calcula o alinhamento ótimo entre duas séries temporais x e y, dadas como vetores numéricos. O alinhamento "ótimo" minimiza a soma das distâncias entre os elementos alinhados. Os comprimentos de x e y podem ser diferentes. A distância local entre os elementos de x (consulta) e y (referência) pode ser calculada de uma das seguintes formas:
Note o parâmetrostep.pattern=symmetric2,
Isto é a partir da documentação do pacote.
1) Todo o seu algoritmo é para criar algum tipo de função de alvo "suave" para a rede neural, certo?
Mas já no primeiro passo deste algoritmo devemos receber alguns sinais da rede neural, sinais que vêm do treinamento da rede neural pela função alvo, pela função alvo que ainda não criamos porque estamos apenas no passo 1.
o meu cérebro está a explodir...
Duas filas de tempo.
Bem, sim, duas filas, para medir a proximidade entre duas filas é preciso duas filas,
Duas séries (no nosso caso) significam duas partes da mesma série (preços).
a única diferença é que as linhas que você coloca em dtw podem ser de tamanhos diferentes, e isso é muito legal para nós.
1) Todo o seu algoritmo é para criar algum tipo de função de alvo "suave" para a rede neural, certo?
Mas já no primeiro passo deste algoritmo temos que receber alguns sinais da rede neural, sinais que vêm do treinamento da rede neural pela função alvo, pela função alvo que ainda não criamos porque estamos apenas no passo 1.
o meu cérebro está a explodir...
As pessoas aqui são assim. São "suaves". Eles não dizem nenhum detalhe. Qual é a utilidade? Eles vivem a sua ameixa?
Aqui, eu escrevi claramente o que eu faço:
Em detalhes: na barra atual o sinal de compra, como nós compramos, contamos para trás o menor número de barras à frente no futuro e verificamos - se o negócio será rentável, se sim - como se fechássemos, se não - contamos para frente mais uma barra e verificamos novamente. E assim atingimos o número máximo de barras e fechamo-las finalmente. Isto é um mecanismo de aprendizagem.
O que não está claro? Não é uma fantasia, é exactamente o que eu faço agora. A função alvo é maximizar os lucros com o mínimo de drawdowns. Eu treino usando a minha genética.
Há pessoas assim aqui. São "suaves". Eles não falam de detalhes. Mas qual é a utilidade? Eles vivem a sua ameixa?