Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2010
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Podemos realizar uma competição para o treino de amostragem?
deixe o juiz de mercado.... você não poderia ter dito melhor
Se você abrir um sinal, mantenha 3-4 meses no preto com drawdowns razoáveis, você terá um concurso e uma competição, e você receberá uma recompensa na forma de assinantes
imho, mesmo uma conta demo é suficiente se o depósito inicial for razoável ;)
As amostras precisam de ser formalizadas de alguma forma. Caso contrário, os phasers se envolverão de repente e vencerão).
Eu acho que não devem ser dados OHLCVs, e não podem ser adicionados novos preditores, apenas combinações, fusões, seleção podem ser feitas a partir dos já existentes. O objectivo do concurso seria aplicar as competências de aprendizagem com divulgação da aprendizagem sobre os dados disponíveis.
deixe o juiz de mercado.... não há melhor maneira de dizer
Abra um sinal, mantenha 3-4 meses no preto com drawdowns razoáveis, você terá uma competição e competição, e uma remuneração adicional na forma de assinantes
imho, mesmo uma conta demo é suficiente se o depósito inicial for razoável ;)
Estou interessado não em me afirmar, mas em ampliar meus horizontes e, em geral, em comparar diferentes abordagens de treinamento com uma amostra.
Sim, e se eu for um organizador, posso dar a minha amostra, e os resultados serão duplamente interessantes para mim.
Eu acho que não devem ser dados OHLCVs e não podem ser adicionados novos preditores, apenas combinações, fusão, seleção podem ser feitas a partir dos já existentes. O objetivo do concurso será aplicar as habilidades de aprendizagem com divulgação da aprendizagem sobre os dados disponíveis.
Uma amostra para todas as normas. Como implementar com amostragens futuras. Uma boa ideia é estudar apenas durante dias ou semanas no mundo real e depois para o mundo real. 4 horas podem não ser suficientes para o treinamento. Bem e a mesma profundidade razoável de amostra para o treino.
Penso que a amostra estará na região de 10.000 linhas e 5.000 para verificação dos resultados do treinamento - produção, que serão fornecidos após o término do tempo de treinamento.
A questão é como corrigir os modelos, já que todos estarão ensinando usando métodos diferentes, quem sobre o quê.
Acho que a amostra estará na região de 10.000 linhas, e 5.000 para verificação dos resultados do treinamento - produção, que serão fornecidos após o término do tempo de treinamento.
A questão é como consertar os modelos, porque todos vão ensinar usando métodos diferentes, quem usa o quê.
Podemos ter um concurso para aprender por amostragem?
Isto faz-me lembrar alguém)
deixe o juiz de mercado.... você não poderia ter dito melhor
abra um sinal, aguarde 3-4 meses em ....
Disparate! Porquê esperar meses quando se pode verificar imediatamente?
Acho que a amostra estará na região de 10.000 linhas e 5.000 para verificar os resultados do treinamento - produção, que será fornecida após o término do tempo de treinamento.
A questão é como consertar os modelos, afinal todos estarão ensinando usando métodos diferentes, quem sobre o quê.
Por acurasi para consertá-lo, que diferença faz em que modelo e em que está escrito?
Eu acho que não devem ser dados OHLCVs, e não podem ser adicionados novos preditores, apenas combinações, fusões, seleções podem ser feitas a partir das já existentes. O objectivo do concurso seria aplicar as competências de aprendizagem com divulgação da aprendizagem sobre os dados disponíveis.
bobagem! se todos usam os mesmos dados sem possibilidade de melhorá-los, a diferença nos resultados será medida em décimos de por cento, independentemente do modelo, não há sentido em tais atividades
Tais combinações são feitas automaticamente pelo algoritmo, não há sentido em fazê-las.
Publicidade da vitória incondicional do código. Não-publicidade, mais testes públicos sobre o mundo real.
A publicidade do código de formação é desnecessária para mim - a descrição da abordagem é o mais importante. Apenas o modelo em si terá de ser fixado e afixado publicamente.
Faz-me lembrar alguém.)
Acuracis, que diferença faz em que modelo e em que está escrito?
Mentira! Se todos usam os mesmos dados sem possibilidade de melhorá-los, a diferença nos resultados será medida em décimos de por cento, independentemente do modelo, não há sentido em tais atividades
Tais combinações são feitas automaticamente pelo algoritmo, não há sentido em fazê-las.
Havia algum desses concursos aqui?
Eu gostaria de usar uma amostra com 3 valores-alvo, por isso accurasi não vai ser suficiente.
Estou agora interessado em métodos de pós-processamento dos dados obtidos - esta informação pode ser partilhada. Ou você está disposto a compartilhar informações sobre os seus preditores? O resultado obtido pode variar consideravelmente.
Eu estava falando de métodos para reduzir a dimensionalidade, para alocar faixas de previsão, para buscar padrões através de agrupamento, para aumentar o tamanho da amostra com dados passados, para usar resultados de previsão em dados passados, e outros métodos que dão novas informações a partir de dados existentes.
Oh, e OHLCV não estará lá pela razão de que a amostra será construída de 2014 a 2020 em minutos.
Os cortes começaram a +- corresponder ao testador... bem, pelo menos, se no real, não tanto no testador também.
agora até agora tão bom desde 21 de setembro, no testador mais ou menos o mesmo. E por um período anterior no testador é bom, as semanas não são bem sucedidas (provavelmente)
talvez seja apenas uma coincidência que no início da semana seja sempre bom (depois dos "preliminares"), então ele abranda.
encontrou outra forma de melhorar, pode finalmente funcionar )
longa espera para apanhar bichos
nos longos movimentos que puxa, nas bancas U-turns...
aqui está um exemplo do testador (lógica atualizada) dos últimos 2 meses
Mas é pior com a velha lógica. Vou transferir a nova lógica para o trader e fechá-la na próxima semana.