Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2626
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Basta mostrar-me se o conseguiu, eu mostro-lhe os meus resultados sobre o método, não tive tempo de o terminar.
A importância dos sinais na janela em movimento (indicadores e preços)
Num momento o indicador pode ser 10% importante e noutro momento pode ser 0,05% importante, tal é a verdade da vida)
Se pensa que resolve tudo, deve orgulhar-se disso.
É assim que os quatro sinais da Íris de Fisher se parecem.
Ou se fizer zoom sobre a janela deslizante.
A importância dos sinais na janela em movimento (indicadores e preços)
Num momento o indicador pode ser 10% importante e noutro momento pode ser 0,05% importante, tal é a verdade da vida)
Se pensa que resolve tudo, deve orgulhar-se disso.
É assim que os quatro sinais da Íris de Fisher se parecem.
Ou se alargar a janela deslizante.
É evidente que as íris (e problemas semelhantes) têm um padrão estável. Todos os que têm feito experiências com eles já descobriram que tudo "flutua" entre aspas.
Pergunto-me como o significado dos indicadores é diferente em cada ponto do gráfico. É determinado para todo o modelo construído sobre todas as linhas de treino ao mesmo tempo. Ou tem aí 5000 modelos?
E, em geral, explique os seus gráficos, o que está sobre eles e como foram construídos.
O facto de os íris (e problemas semelhantes) terem um padrão estável já é evidente. E o facto de tudo "flutuar" nas citações também é claro para todos os que fizeram experiências com elas.
Pergunto-me como a importância dos indicadores é diferente em cada ponto do gráfico. É determinado para todo o modelo construído em todas as linhas de treino ao mesmo tempo. Ou tem aí 5000 modelos?
E, em geral, explique os seus gráficos, o que há neles e como foram construídos.
Há muitas maneiras de descobrir a informatividade dos traços, para alguns não é necessário treinar um modelo. Eu usei fselector. h ttps://www.r-bloggers.com/2016/06/venn-diagram-comparison-of-boruta-fselectorrcpp-and-glmnet-algorithms/
Fiz formação em janelas em linha, se se levar tudo junto sem filtragem no tempo, o desempenho é fraco. Na altura, não pensei em fazê-lo com filtragem. Há um exemplo de tal bot no meu artigo sobre entropia
O que é isso?
Bem, há todo o tipo de redes de recorrência, houve uma aqui
directamente através do padrão e procurar um padrão em que se comporte num padrão :)Deve ir directamente para o modelo e procurar um padrão, onde se comporta como se fosse um padrão :)
Se muito simples: ensiná-lo, testá-lo no teste, identificar os períodos em que estava a verter e a trabalhar, tirar conclusões / tentar filtrá-lo, identificar um padrão
Sim, em princípio é possível, melhor ainda, nesta ordem pode fazer na máquina
ou para não verter))
Para mim, não é necessário fazer modelos complicados, uma simples regra é suficiente, senão não se pode chamar-lhe padrão.
Eu quero sempre fazer melhor))))
Há muitas maneiras de descobrir a informatividade de uma característica, algumas para as quais não é necessário treinar um modelo. Usei fselector. h ttps://www.r-bloggers.com/2016/06/venn-diagram-comparison-of-boruta-fselectorrcpp-and-glmnet-algorithms/
Os métodos rápidos não coincidem com o padrão de referência. Também não são compatíveis entre si. O fselector é ainda mais rápido, penso que também não vai corresponder a nada.