Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 618
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Em seguida, aplique 100 barras para a entrada o tempo todo. O modelo de rede neural seria o seguinte: entrada - 100, oculta - x, saída - 5.
Neste caso, o modelo de 100 barras estáticas será castrado, e acredito que não levará à busca desejada de um possível padrão (
Maxim, estás a gerir as tuas redes neuronais em monopair, não estás? Já pensou que pode criar uma fila útil que possa ter um melhor desempenho no ataque? Na verdade, digamos que uma forma de ombro, por exemplo, não ocorre com muita frequência, mas imagine poder fazê-lo a cada hora...
Se você tem o símbolo exato do mercado, pode ser uma abordagem diferente, mas eu não quero fazer isso sozinho, porque eu não tenho nenhum efeito no mercado.
Sim, eu estava apenas construindo um portfólio, primeiro usando regressão, depois eu queria usar NS, mas eu não terminei... fica a mesma não-estacionariedade, é difícil escolher os instrumentos... Na maioria das vezes você precisa trocar índices usando esta estratégia
Sim, eu estava apenas construindo um portfólio, primeiro usando regressão, depois eu queria usar NS, mas eu não terminei... fica a mesma não-estacionariedade, é difícil pegar as ferramentas... na maioria das vezes você precisa trocar índices usando tal estratégia.
Posso estar a pensar que é porque acrescentei um ciclo simples para aumentar o comprimento do modelo e agora tenho uma boa imagem a qualquer momento. Mas a água para a frente tem o mesmo efeito 50/50, por isso preciso de recorrer a alguns métodos...
A propósito, além dos incrementos em si, eu também daria o tempo de cada barra como um parâmetro qualitativo...
A propósito, além dos incrementos eu daria o tempo de cada barra como parâmetro qualitativo...
É exactamente assim que o deves fazer. E o volume da amostra deve ser calculado a partir da teoria da probabilidade.
Não entendo o volume, não são 10.000 exemplos de estados suficientes para o treino?
Não entendo o volume, não são 10.000 exemplos de estados suficientes para o treino?
Exactamente. Mas você tem que calcular para cada par separadamente. Eles são cães diferentes. As funções de densidade de probabilidade e amplitudes são muito diferentes.
Exactamente. Mas tem de se calcular para cada par separadamente. Eles são diferentes. As funções de densidade de probabilidade e amplitudes são muito diferentes.
Acho que na minha abordagem de portfólio não há necessidade de contar pares separadamente... basta tomar o incremento do próprio portfólio e os pontos de tempo...