Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 367
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2 pcs com períodos diferentes, e um rsi.
Mas eu quero um conjunto de NSs de auto-treinamento ou um mas muito legal... constantemente usando um otimizador e esperar por um milagre não é uma opção
Se complexo - você pode colocá-lo nos servidores do Google, ou azure, ensiná-lo lá, então envie um bot para um servidor e obter os resultados ... e é isso, sem estresse em um computador ou VPN ... a idéia é um milhão . Ou seja, treinamos um neurônio normal em uma nuvem adequada, e o terminal é usado para simples negociação e obtenção de resultados.
Depois, a segunda opção - colar em NS tudo o que você tem. Mas há duas MAS:
Porquê tudo?
Existe um método que tem sido testado durante séculos. Nem sequer um método, mas uma ciência com um T maiúsculo.
Chama-se astrologia.
É tudo científico, tudo segundo as regras. Se o enfiarmos em redes neurais, eles certamente trarão muito dinheiro. O principal é ser infalível.
Vou tentar alimentá-lo para o meu NS, e calcular a correlação com o alvo, apenas por interesse) Basta codificar o cálculo da correlação de entradas com saídas. Talvez eu possa fazê-lo hoje... então vou escrever o quão correlacionados eles estão.
Acho que é possível encontrar um período de reg quando eles estão bem correlacionados
Vou tentar alimentá-lo no meu NS, e calcular a correlação com o alvo, só por diversão) Basta codificar o cálculo da correlação de entradas com saídas. Talvez eu possa fazê-lo hoje... então vou escrever o quão correlacionados eles estão.
Porque é que estás a escolher a correlação?
O Dmitry disse-lhe algumas ferramentas acima. Esta não é a invenção dele. A selecção do prognóstico é uma das peças mais importantes do dataminig.
Não te deixes enganar por isso.
Leva o caret. Está tudo arquivado. Há lá três funções. Eles funcionam perfeitamente.
Porque é que estás a escolher a correlação?
Dimitri deu-lhe algumas ferramentas acima. Esta não é a invenção dele. A selecção do prognóstico é uma das peças mais importantes do dataminig.
Não te deixes enganar por isso.
Leva o caret. Está tudo arquivado. Há lá três funções. Todos eles funcionam bem.
Porque é que estás a escolher a correlação?
Dimitri deu-lhe algumas ferramentas acima. Esta não é a invenção dele. A selecção do prognóstico é uma das peças mais importantes do dataminig.
Não te deixes enganar por isso.
Leva o caret. Está tudo arquivado. Há lá três funções. Todos eles funcionam bem.
Você já ganhou muito com essa abordagem? ;) Com os seus karets e datamining... deve-se conhecer a honra)). Se eu posso dizer que a data mining é uma coisa intuitiva para negociadores mais ou menos experientes, e você quase não precisa de data maker, talvez às vezes para algumas coisas não óbvias, mas outras coisas são óbvias... É como usar calculadora o tempo todo, e o mesmo para iniciantes. É como usar uma calculadora o tempo todo ou apenas aprender a tabela de multiplicação... É como papelada sem resultado, apenas um processo para o bem do processo... se não souberes onde procurar, NUNCA o encontrarás num dataminer. Isto já foi confirmado por muitas pessoas aqui que nunca encontraram bons preditores.
Você já ganhou muito com essa abordagem? ;) Com as vossas carruagens e datamining... é preciso conhecer a honra)). Às vezes, para algumas coisas não óbvias, mas para o resto - tudo é claro... É como usar uma calculadora ou apenas aprender uma folha de cálculo. É como usar uma calculadora o tempo todo ou apenas aprender a tabela de multiplicação... É como papelada sem resultado, apenas um processo para o bem do processo... se não souberes onde procurar, NUNCA o encontrarás num dataminer. Isto já foi confirmado por muitas pessoas aqui que nunca encontraram bons preditores.
Acho que SanSanych não queria dar-se ao trabalho de escrever os seus próprios códigos, mas sim de usar funções prontas de R
Até agora tenho uma hipótese tão nula - datamining não tem nada a ver com nada e não é necessário se não se sabe o que se quer... como se não se soubesse o que se quer de uma rede neural agora... qual é a probabilidade de sucesso neste caso?
Ou fazer uma busca completa de todos os tipos de preditores por meio de datamining ou o quê? sem sequer a mínima genética... bem, o resultado, novamente, é óbvio...
Eu tenho uma hipótese tão nula até agora simplesmente - datamining é sobre nada e não é necessário se você não sabe o que você quer... aqui você não tem certeza do que você quer de uma rede neural... qual é a probabilidade de sucesso neste caso?
A primeira coisa que eu quero é fazer o NS existente funcionar corretamente, e depois vou procurar os preditores certos, e o objetivo final é fazer dinheiro, como todos aqui).
E na idéia deveria ser assim: eu já tenho TS, mas não posso formalizá-lo corretamente e selecionar parâmetros para ele, vou pedir a NS para fazer isso :)) Ou apenas um simples classificador, usando Reshetovsky como exemplo, para começar