Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2473
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Boa tarde!
Uma mente brilhante disse uma vez: - Uma rede neural é uma rede neural, mas a fundação quebra tudo.
Então estamos a perder o nosso tempo? Ou estamos?
Por favor, explique-me isso com inexperiência.
A Econometria é uma grande ciência. Mas não diz nada, não prediz nada. Diz um facto. Pode-se fazer um classificador Bayesiano, por exemplo, torturá-lo longa e duramente, e depois concluir econométrica e cientificamente que o preço é o martingale, que a melhor estratégia seria comprar enquanto se vende simultaneamente.
Se o objetivo era determinar o preço do martingale, você pode parar por aí, e se não - examinar outros fatores.
Boa tarde!
Uma mente brilhante disse uma vez: - Uma rede neural é uma rede neural, mas a fundação quebra tudo.
Então estamos a perder o nosso tempo? Ou estamos?
Por favor, explique-me, se você é um ignorante.
A fundação não quebra nada, nem as redes neurais, nem o vidro, nem a econometria, etc.
É o equilíbrio do mercado que quebra tudo.
e nada mais
O que você está procurando? Não está nada claro nos seus artigos, diga-me.
É mais fácil para mim gravar um vídeo e carregá-lo no YouTube, é mais fácil mostrar claramente do que escrever toneladas de texto. Mais precisamente, se eu disser que já encontrei uma solução possível, muitos vão gostar dela. Quanto ao resto dos artigos, há mais teoria, que eu espero que alguém ache útil. Infelizmente não consigo fazer tudo sozinha. Tenho muitas ideias, muito conhecimento, mas não sou suficientemente forte para a realização, até agora só consegui fazer uma solução e preciso de a verificar na dinâmica, mas não tenho recursos para isso... Neste momento só estou a sentir falta de energia informática, o resto é tudo o que é necessário. Em resumo, preciso de servidores, quanto mais e mais poderosos, melhor. Aqui está um vídeo:
https://youtu.be/NLA0u172oTw
Boa tarde!
Uma mente brilhante disse uma vez: - Uma rede neural é uma rede neural, mas a fundação quebra tudo.
Então estamos a perder o nosso tempo? Ou estamos?
Por favor, explique-me um ignorante.
As equipas ganham agora - ou seja, o trader perde ao nível da organização do negócio.
Cada um tem de se meter na sua vida.
A longo prazo, um comerciante pode negociar, mas quanto mais baixo for o nível de ruído, mais uma equipe organizada é necessária. E é um disparate para um comerciante ganhar dinheiro sozinho e não partilhá-lo com ninguém.
Você precisa de um gerente de risco adequado.
Comerciantes adequados
Quantares adequados
As garotas que processam a clientela do fundo
Talvez haja alguns nos mercados desorganizados, mas de momento nem todos são eficientes, desaparecem rapidamente.
há uma teanálise que é pior ou melhor, mas funciona com qualquer fundação, uma rede neural está envolvida na teanálise, por isso pode prever quando a fundação não afecta muito
A gestão do tempo não é cancelada por nenhuma automatização ... uma vez em 2 semanas (quando o FOMC se reúne) - não confie no TA, apenas no FA (e alguns pré-requisitos no BD)... reúne-se a propósito (toma decisões sobre assuntos correntes do seu Balanço de Pagamentos BP) e diz - em momentos diferentes... por isso - como ouvido e compreendido no momento em que fala, não importa, e de qualquer forma o retalhista (como o mais desinformado) entende apenas "a-post"... mas todas as nuances de timing (quem entra no mercado quando e com que propósito) devem ser imaginadas pelo menos em termos gerais...
É mais fácil para mim gravar um vídeo e carregá-lo no YouTube, é mais fácil mostrar claramente do que escrever toneladas de texto.
O problema é que, com novos modelos de dados deste tipo, imediatamente se extinguem e não são ajudados pela validação cruzada ou qualquer outra coisa...
E não importa o tipo de função de referência a usar.
quer seja uma aproximação polinomial ou
uma cascata de filtros ou
cascata de filtros gerada automaticamente ou
cascata de aproximação da regressão linear (MGUA) ou
aproximação por harmônicas convencionais, etc...
Em essência, não importa quais funções de referência devem ser utilizadas para a aproximação (aproximação), mais ou menos tudo igual, o problema é diferente
Ou os dados estão errados ou ensinamo-los mal, já que todos os métodos têm o mesmo resultado...
+1
A gestão do tempo não foi abolida por nenhuma automatização... cada 2 semanas (quando o FOMC se reúne) - não confie em TA, apenas FA (e alguns pré-requisitos no BD)... reúne-se a propósito (toma decisões sobre assuntos correntes do seu Balanço de Pagamentos BP) e diz - em momentos diferentes... portanto - como se ouve, como se entende no momento em que fala, não importa, e de qualquer forma o retalhista (como o mais desinformado) só entenderá "a-after"... mas todas as nuances de timing (quem entra no mercado quando e com que finalidade) devem ser imaginadas, pelo menos em termos gerais...
в... you.... você mesmo.... trading....?
FOMC.... sits.... não.... two.... times.... в.... mês, mas.... 8..... vezes.... в.... ano....
O fato de eu ter feito um autômato completo é legal, mas o problema é que com novos modelos de dados deste tipo vão direto para a zona morta e nem a validação cruzada nem nada mais os ajuda...
E não importa o tipo de função de referência a usar.
quer seja uma aproximação polinomial ou
cascata do filtro ou
cascata de filtros gerada automaticamente ou
cascata de aproximação da regressão linear (MGUA) ou
aproximação por harmônicas convencionais, etc...
Em essência, não importa quais funções de referência devem ser utilizadas para a aproximação (aproximação), mais ou menos tudo igual, o problema é diferente
Ou os dados estão errados ou ensinamo-los mal, já que todos os métodos têm o mesmo resultado...
Há aqui alguma verdade, mas eu verifiquei o meu modelo e o principal é saber a taxa de avanço. O problema está na reciclagem onde devemos nos esforçar para obter a máxima relação entre os dados analisados e o conjunto final de critérios, caso contrário, ocorre compressão de dados, por exemplo, você pode analisar os dados no gráfico da parábola e tomar vários milhares de pontos e reduzi-lo para três coeficientes A*X^2 + B*X + C. É aí que a qualidade de compressão dos dados é maior - é aí que está o forward. A reciclagem pode ser controlada através da introdução de indicadores escalares adequados da sua qualidade, tendo em conta esta compressão de dados. No meu caso é feito de uma maneira mais fácil - pegamos um número fixo de coeficientes e tiramos o maior tamanho de amostra possível, é menos eficiente, mas funciona.