Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1168
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verificou o MLP da algibeira na tabela de multiplicação para a normalização, hmmm... sem necessidade de normalização, estranho... muito estranho que seja assim tão simples!
a grelha de algibeira é bastante boa, claro que não há milagres, mas mesmo em frente mostra valores pouco lógicos.... muito estranhos de ser tão simples! )))
HH: #define k 1 você pode torcer, mas não notou nenhuma mudança, como a entrada para fornecer a partir de 0. 1 que a partir de 1. 100, o que funciona muito bem, tudo o mesmo
bem, e a floresta mais ou menos a mesma vai contar, eu joguei a tabela de multiplicação para ela também, só em grandes conjuntos de dados será a diferença - a rede neural é treinada mais lentamente
Interessado na sua opinião sobre o uso do kagi chart para o MoD. Com que frequência é usado e qual é o seu significado na sua opinião?
Interessado na sua opinião sobre o uso do horário de kagi para o MoD. Com que frequência é usado e qual é o seu significado na sua opinião?
Penso que é um indicador comum de mudança de preço por uma certa quantidade, tal como um Renko... em que situações pode ser usado: por exemplo, para filtrar "ruído", mas também pode ser feito através de um muving, por exemplo, com exactamente o mesmo atraso. Portanto, se houver necessidade de obter dados filtrados com um atraso - então talvez haja sentido, mas na prática muito provavelmente não existe tal tarefa como obter informações de mercado fortemente atrasadas.
Penso que é um indicador comum de mudança de preço por um determinado valor, tal como a Renko... em que situações pode ser usado: por exemplo, para filtrar "ruído", mas também pode ser feito através de um muving, por exemplo, com exactamente o mesmo atraso. Portanto, se houver a necessidade de obter dados filtrados com atraso, pode fazer sentido, mas na prática provavelmente não existe tal tarefa para obter informações de mercado fortemente defasadas.
Não é uma questão de prática. Tais gráficos criam alguma conexão entre o mercado e o "exercício da moeda".
A SB em estado estacionário não simula um poço plano. O desenvolvimento óbvio do modelo é uma cadeia de Markov homogênea por partes. É bem possível usar o MO para treiná-lo. Certamente alguém fez algo semelhante, mas eu não encontrei nada.
Interessado na sua opinião sobre o uso do horário de kagi para o MoD. Com que frequência é usado e qual é o seu significado na sua opinião?
hmm, pensei em colocar uma floresta treinada em cartas de renko neste tópico hoje,
li algures que algumas pessoas partilham as mesmas ideias :)))
hmm, pensei em colocar uma floresta treinada em gráficos da Renko neste tópico hoje,
li em algum lugar que algumas pessoas pensam da mesma forma )))))
i>Normalmente, adicione à sua capacidade de intuição a capacidade de optimizar as definições de rengo, é isso que verá
E em geral, você pode usar meu exemplo de bandido para o lote de Weierstrass, mudando o lenho para florestapara mudar para python sem qualquer problema e para resolver exemplos recomendo o google colaboratory
você pode levar probabilidades condicionais (traços de continuidade) até onde eu entendo, que, no limite, convergirão para 50\50, mas pode haver variações no momento. É exatamente isso que é a abordagem Bayesiana, ao contrário da abordagem de freqüência (distinguindo entre distribuições a priori e a posteriori). Esta é a minha humilde visão do que está a acontecer neste livro neste momento, pois não estou muito familiarizado com as estatísticas Bayesianas, embora haja essencialmente uma equação e todas :)
Mas há uma suspeita de que isto pode ser usado para encontrar condições de regularidade, se é que se pode chamar-lhe isso. E uma rede neural é apenas para generalização.
pelo menos esta é a abordagem que estou a tentar adicionar aos meus bandidos RL
corrige-me se eu estiver errado.
Eu tenho Sagemath, que é baseado em python.
Cerca de 50/50 no limite eu concordo, embora possa ser formalizado de diferentes maneiras. Eu gostaria de encontrar um modelo simples para distinguir nossos gráficos da SB simétrica em intervalos curtos. Os bandidos parecem-me suficientemente complexos, tal como os modelos de Markov escondidos, para me levarem a uma aprendizagem excessiva.
Ignorar a oposição da abordagem de freqüência à abordagem Bayesiana - eles coexistem bastante em um teórico)
O problema da procura de regularidade, na minha opinião, é a mesma não-estacionariedade.
você pode fazer 100% de lucro por mês.
Zehr gut, Max! Tse é o Graal e está escondido nos incrementos. Não é tão fácil de ver - mas está lá, 100%.