Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2405
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A idéia é geralmente correta, mas não requer necessariamente treinamento on-line na vida real, só pode ser feita durante a fase de treinamento/reformação básica e depois utilizada como está
Bem, sim, faz sentido que não haja cálculos pesados quando se negoceia.
(CSC) análise espectral e negociação
https://imetricablog.com/2013/02/19/high-frequency-financial-trading-on-forex-with-mdfa-and-r-an-example-with-the-japanese-yen/
Decidi comparar as métricas de proximidade umas com as outras, que são mais adequadas para o reconhecimento dos dados do mercado...
A métrica mais comum é "Euclidiano" , que é usado em quase 99% dos casos e é algo de padrão no MO...
quase todos os clusters trabalham nele...
Assim, foram comparadas 24 métricas para adequação do reconhecimento de novos dados de mercado...
lista de métricas e resultado de erros
Como você pode ver euclid não é a melhor solução para os preços ))
Decidi comparar métricas de proximidade umas com as outras, que são as mais adequadas para o reconhecimento dos dados do mercado...
A métrica mais comum é "Euclidiano" , que é usado em quase 99% dos casos e é algo de padrão no MO...
quase todos os clusters trabalham nele...
Assim, foram comparadas 24 métricas para adequação do reconhecimento de novos dados de mercado...
lista de métricas e resultado de erros
Como você pode ver euclid está longe de ser a melhor solução para os preços ))
E o clusterizador vai considerá-los iguais.
Isto se você só tiver preços de entrada. E se você também tiver tempo de 0 bar até aquele onde você está olhando para o preço, e se você também tiver volumes (tick/real) ou algo mais. Euclidiano, e na verdade qualquer distância entre os chips será inadequada. Como se pode equalizar 5 pips de preço, 5 barras de 5 minutos, 5 barras horárias, 5 lotes de volume? Não podes.
E o clusterizador vai considerá-los iguais.
Você pode usar a métrica Mahalanobis ou algum tipo de normalização de dados.
Você poderia usar a métrica Mahalanobis ou algum tipo de normalização de dados.
A normalização irá simplesmente alterar as escalas. Fará uma elipsóide de uma bola - se os valores mah não corresponderem. Você vai igualar 5 pts com 2 horas e 7 lotes.
Seja como for, está a igualar calor a suavidade. Após a normalização, será quente e fofo).
A normalização irá simplesmente mudar as massas. A bola fará uma elipsóide - se os valores mah não corresponderem. Você vai igualar 5 pts com 2 horas e 7 lotes.
Seja como for, está a igualar calor a suavidade. Após a normalização você vai ficar quente e felpudo))
Às vezes é possível utilizar sua função de distribuição para as SBs para normalizaras características. Por exemplo, os comprimentos em ziguezague do joelho para os SBs são distribuídos exponencialmente, etc. Se a distribuição não for conhecida exatamente, ela pode ser aproximada por uma simulação Monte Carlo.
A normalização irá simplesmente mudar as massas. A bola fará uma elipsóide - se os valores mah não corresponderem. Você vai igualar 5 pts com 2 horas e 7 lotes.
Seja como for, está a igualar calor a suavidade. Após a normalização você vai ficar quente e felpudo))
Quente com fofo é querer igualar -
5 barras de 5 horas e 5 lotes de volume
Você poderia usar a métrica Mahalanobis ou algum tipo de normalização de dados.
Porque é que todos os matemáticos famosos têm nomes tão complicados?
Porque é que todos os matemáticos famosos têm nomes tão complicados?
Índio) Eles têm mais complicados).