Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 293
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Não estamos construindo um colisor de hadrões aqui, você não precisa ser um cientista matemático para negociar.
Olha, o que estás a fazer aqui então?
Vão a um ramo onde estudam mash-ups ou estocásticos, lá tudo é simples e claro... Você não é o primeiro ou o segundo a chegar a este fio, não tem conhecimento, não tem nada a dizer, por isso vou apenas propagar que as redes neurais são más e assim por diante... Não vi ninguém propagandizar redes para aqueles que estudam mashki... Porque estão todos a incomodar aqui? Ninguém vos convidou e também ninguém vos está a incomodar.
Boa tarde! Você pode me dizer, para uma rede LSTM, de que forma os parâmetros de entrada são fornecidos. Pelo que entendi, há um sistema de troca de "portões".
Tanto quanto sei, você alimenta um vetor (array) de números na entrada, conta o resultado, depois você alimenta o segundo array de números, conta o resultado, etc.
Acontece que ao calcular o resultado, o incroute passa por todos os neurônios, e esses neurônios permanecem em algum estado alterado, como se eles se lembrassem do incroute anterior.
Eu não sei nada sobre redes neurais, vejo pessoas aqui experimentando com elas, mas tenho certeza que já trabalharam com sistemas baseados em indicadores e outros visualizadores de padrões antes.
A questão é esta: alguém tentou usar uma rede neural para testar a eficácia de um TS com muitas variáveis sobre os resultados do TS - ou seja, os resultados do relatório para identificar as variáveis mais significativas e a eficácia do seu impacto sobre o TS?
Ouça, o que está a fazer aqui então? Pregador...
Vá a um ramo onde estudam mash-ups ou estocásticos, tudo é simples e claro lá ... Você não é o primeiro ou o segundo a chegar a este fio, não tem conhecimento, não tem nada a dizer, por isso vou apenas propagar que as redes neurais são más e assim por diante... Não vi ninguém propagandizar redes para aqueles que estudam mashka... Porque estão todos a incomodar aqui? Ninguém vos convidou e também ninguém vos está a incomodar.
Só me repugna que os "cientistas" aqui estejam confundindo as pessoas, desmotivando-as com seus diplomas e com o número de educações, tentando os participantes a gastar muito tempo em sistemas de negociação 100% pouco promissores. O mercado não precisa de redes neurais, elas existem desde os anos 80 e desde então são aplicadas nos mercados por matemáticos do mais alto nível, ninguém se destacou particularmente no seu uso no mercado, todos concordam que sistemas simples baseados em indicadores são muito mais eficazes, certamente não nos limpadores e estocásticos habituais, mas por exemplo noJMA com boa gestão de dinheiro.
Redes neurais e modelos complexos são alimentados aos bonecos de "carne" para distrair do comércio por muitos anos e para frustrar suas habilidades intelectuais. Na verdade os cool hedge funds usam JMA e eu acho que margindale também, é por isso que eles têm curvas de rendimento tão boas. O importante é encontrar um sistema de trading que satisfaça as suas necessidades e siga estritamente as regras do seu TS, o resto é mau.
1) tal idéia não foi tentada, você precisa decidir o que enviar para a rede e qual é o resultado (alvo), você pode banalizar por equidade, se está crescendo, então bom, se está caindo, então mau, mas há nuances
2) Muitos parâmetros são ruins.
Parece-me que deveria haver duas camadas (chama-se assim) - a primeira é a procura de correlação de indicadores - a correlação mais alta, e descartamos correlações duplicadas; a segunda camada leva em conta os indicadores restantes e envia variáveis EA - e vemos a sua influência nos indicadores selecionados. Estamos lutando por mais lucros, menos perdas, menos drawdown e mais lucro por comércio - e por isso, damos prioridade ao maior número de negócios.
No segundo dia em que me sento e faço uma coisa dessas à mão, há 3 variáveis no TS - e por isso tudo não é inequívoco :)
A propósito, talvez alguém saiba, eu tenho séries independentes de números (indicadores de resultado da otimização), que podem ser divididos em subgrupos, então eu faço normalização dos indicadores em cada subgrupo - o tamanho dos subgrupos é o mesmo, mas se eu fizer correlação antes e depois da normalização, então às vezes não há correlação onde estava antes. Eu verifico a correlação em toda a série numérica. O que significa este efeito? Há uma suposição de que a correlação era falsa e a normalização a mostrou. Sim, faço a normalização como uma percentagem do índice máximo do grupo - o objectivo é comparar séries numéricas umas com as outras.
Estou apenas enojado que os "cientistas" estejam a confundir as pessoas aqui, desmotivando-as com os seus graus e o número de educações, tentando os participantes a passar muito tempo em sistemas de trading 100% pouco promissores. O mercado não precisa de redes neurais, elas existem desde os anos 80 e desde então são aplicadas nos mercados por matemáticos do mais alto nível, ninguém se destacou particularmente no seu uso no mercado, todos concordam que sistemas simples baseados em indicadores são muito mais eficazes, certamente não nos limpadores e estocásticos habituais, mas por exemplo noJMA com boa gestão de dinheiro.
Redes neurais e modelos complexos são alimentados aos bonecos de "carne" para distrair do comércio por muitos anos e para frustrar suas habilidades intelectuais. Na verdade os cool hedge funds usam JMA e eu acho que margindale também, é por isso que eles têm curvas de rendimento tão boas. O importante é encontrar um sistema de trading que satisfaça as suas necessidades e siga rigorosamente as regras do seu TS, tudo o resto é mau.
Eu entendo a Análise de Procluster, delta e tudo o que realmente move o mercado, mas você tem que usar JMA, que foi desenvolvido em aproximadamente 2006 e foi adotado pelas pessoas e decidido por elas em pips e perceber que JMA é um pouco melhor que BOM, apenas um pouco, mas com MM de risco e pode levar ao lucro cerca de 10 anos depois. Eu não acho que os fundos de hedge cool usam JMA, mas sim relatórios SOT, análise de volume, níveis de opção, não o seu JMA, e se você confia em indicadores, então eu não tenho nada para falar com você porque você realmente não entende o que é o mercado e quem são os seus participantes.......
Olá amigos! Podes dizer-me a forma correcta de fazer isto em Python?
Для примера построим график продаж видео игр в различных странах в зависимости от года.
Для начала отфильтруем только нужные нам столбцы, затем посчитаем суммарные продажи по годам и у получившегося dataframe вызовем функцию plot без параметров.
sales_df = df[[x for x in df.columns if 'Sales' in x] + ['Year_of_Release']]
sales_df.groupby('Year_of_Release').sum().plot()
A questão é que os nomes das colunas são compostos por números, como especificar correctamente os números - sintaxe?
sales_df.groupby(2).sum().plot()
Dá um erro e
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-75-494 b1527114a> in <module>()
----> 1 sales_df = df[[x for x in df.columns if 1 in x] + [2]]
TypeError: argument of type 'numpy.int64' is not iterable
Que tal vírgulas invertidas? Python está a um nível mundial, mas pode funcionar.
sales_df.groupby('2').sum().plot()
Que tal vírgulas invertidas? Eu conheço Python a nível mundial, mas talvez funcione.
sales_df.groupby('2').sum().plot()
Eu já tentei de tudo.