Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1848
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Não é uma ideia a pensar, é uma ideia a ler!
classificação de texto - para entender o que é feito e como é feito e por quais algoritmos
Análise Sanitária: para determinar o discurso "positivo/negativo".
Isto tem sido implementado em pacotes prontos há 5-10 anos, você pode começar a usá-los e não tem que reinventar a roda.
Sim, eu concordo que a ideia é para ler.
Sim, existem algoritmos de classificação da fala.
A ideia era pensar em como juntar tudo isso.
Se conhece algum pacote pronto, diga-me os nomes deles.
Sim, eu concordo que a ideia é para ler.
Sim, existem algoritmos de classificação da fala.
Eu queria pensar em como juntar tudo isso.
Se souber de algum pacote, por favor diga-me os nomes deles.
Há centenas deles, o que lhe posso dizer?
mineração de textos
análise de santiment
Há centenas deles, o que lhe posso dizer?
mineração de textos
análise de santiment
Bem, aqui estão pelo menos os nomes com que começar e o que procurar. Obrigado.
Mas o indicador que constrói o mesmo parece anormal, mas quando passado para o Expert Advisor é deslocado por uma barra e acaba por ser uma confusão completa. Se eu puder mudá-lo, ficaria grato.
E como é que a IA não é recolhida na abertura de um bar para o último bar? Se assim for, o turno é lógico.
Obrigado. Eu costumava usar Precisão, chamando-a (para mim) Precisão para a classe. Vou chamá-lo pelos termos comuns agora).
E em geral a Precisão pode ser considerada uma métrica básica quando há uma aula de "espera". Os erros em Precisão são perdas directas de classificação errada.
E Recall significa lucros perdidos, ou seja, esperámos em vez de agir.
O resultado final é maximizar a F1, que encontrará o melhor valor com um mínimo de erros de previsão e um mínimo de lucros perdidos.
Se estamos a falar de aprendizagem por impulso(CatBoost), normalmente o Precision sobe muito rápido, mas o Recall faz isso lentamente, e enquanto o Recall sobe, o Precision desce. O meu ponto é que durante o treino é bom controlar dois indicadores separadamente, por exemplo, definir limites 80<Precisão>60 e Rechamada>50 e tentar parar o treino dentro destes limites. É mais difícil fazê-lo com coeficientes diferentes, como F1. É uma pena que os desenvolvedores não tenham previsto essa possibilidade, e eu ainda não descobri o corte de árvores do modelo acabado.
Outra idéia é dividir a amostra em seções de 10 e treinar 10 modelos por seção, ver como o modelo se comporta em cada seção e aparar as árvores dos modelos, taxas médias de reaprendizagem e, de alguma forma, reunir todos os modelos. Isto irá limpar o sobreajuste dos modelos e só utilizará dados com informações consistentes de tendências.
E como é que o OI não é recolhido na abertura do bar para o último bar? Se assim for, o turno é lógico.
Não está escrito a cada tique
Não está claro como você solicita os dados do indicador no EA, se eles estão sendo construídos corretamente no gráfico. Você verificou a construção do indicador no modo visual do testador de estratégia?
Outra ideia é dividir a amostra em secções de 10 e treinar 10 modelos em cada secção, ver o comportamento do modelo em cada secção e podar árvores de modelos, taxas médias de sobretreinamento e depois, de alguma forma, juntar todos os modelos. Assim, o sobretreinamento do modelo será limpo e somente dados com informações estáveis de tendências serão utilizados.
Eu também tive uma ideia semelhante, mas por enquanto estou ocupado com outra coisa. Espero experimentá-lo em breve.
Também tem uma desvantagem - que o modelo irá aprender em uma área de dados 10 vezes menor. Penso que a sua generalizabilidade irá assim diminuir.
Não está claro como você está solicitando dados do indicador no EA, se eles estão sendo construídos corretamente no gráfico. Você verificou a construção do indicador no modo visual do testador de estratégia?
Bem, pelo menos aqui estão os nomes de onde começar e o que procurar. Obrigado.
Não são nomes, são links para tudo o que precisas, prontos... e mais.