Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2740
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Sim, o verdadeiro disco é apresentar o dartan mais dartagnanizado em segundo plano (palavra moderada) :-)
tudo por causa da falta de resultados. Você pode melhorar e mudar o método, mas o resultado é como uma pedra de 50/50.
Chegar ao nível de um consultor não é força suficiente. Mas o resultado do erro de ajuste do modelo: de 8% a 22% é o erro de ajuste, que difere pouco na área de ajuste e fora da amostra.
Certa vez, publiquei uma tabela neste tópico, mas não a tenho em mãos no momento, então vou esclarecer meu pensamento em palavras.
Estou me baseando no conceito de correlação entre preditor e professor. A "vinculação" NÃO é a correlação ou a "importância" dos preditores de se ajustar a quase todos os modelos de MOE. O último reflete a frequência com que um preditor é usado em um algoritmo, portanto, um grande valor de "importância" pode ser dado aos anéis de Saturno ou à borra de café. Há pacotes que permitem calcular o "vínculo" entre o preditor e o professor, por exemplo, com base na teoria da informação.
Portanto, uma palavra sobre a tabela que publiquei aqui.
A tabela continha uma estimativa numérica da "ligação" entre cada preditor e professor. Várias centenas de valores de "conectividade" foram obtidos à medida que a janela se movia. Esses valores para um determinado indicador variavam. Calculei a média e o desvio padrão para cada "conexão", o que permitiu:
- isolar os preditores que têm "acoplamento" muito pequeno - ruído;
- isolar os preditores que têm um valor de "ligação" que é muito variável. Foi possível encontrar preditores com um valor suficientemente grande de "link" e sd menor que 10%.
Mais uma vez, o problema de construir um CT com base no MO é encontrar preditores que tenham um valor grande de "link" e um valor pequeno de sd quando a janela se move. Na minha opinião, esses preditores garantirão a estabilidade do erro de previsão no futuro.
Quais pacotes ???
Que tipo de pacotes?
biblioteca("entropia")
classDist {caret}
Isso não é tudo, o que me veio à mente.
Eu uso meu próprio algoritmo, que é muito mais rápido do que várias bibliotecas do R. Por exemplo,
biblioteca("entropia")
Você pode simplesmente usar os gráficos:
Tudo foi postado neste tópico. Tudo é sistematicamente delineado e analisado em nível de código nos artigos de Vladimir Perervenko
E então, onde está o estado?
.......
Então, onde está o steith?
.......
Não há conselheiro.
E no R estão os nomes dos preditores, e eles são o ponto principal.
Há vários anos, neste tópico, estou pedindo para lidar com os preditores. O resultado é zero. E sem preditores de qualidade, o MO não tem sentido.
Então, onde está o steith?
.......
Qual é o objetivo?
ele não é o objeto de pesquisa e o objetivo final :-)
Nenhum conselheiro.
E em R os nomes dos preditores, e eles são o ponto principal.
Há vários anos, neste tópico, venho pedindo preditores. Os resultados são nulos. E sem preditores de qualidade, o MO não faz sentido.
Nos mercados financeiros, o incentivo é o dinheiro.
Por favor, entenda
Se não houver indicadores financeiros, não haverá incentivo.
Por exemplo, aqui tenho a bolsa de valores de Moscou.
(arquivo abaixo, a captura de tela não cabe aqui por algum motivo, ela não quer)
e forex.
Tudo no momento atual
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elementar, Watson !!!
ahahahahahaha
Nos mercados financeiros, o incentivo é o dinheiro.
Por favor, entenda
sem desempenho financeiro, sem incentivo
Agora estou ciente disso.
O que devemos fazer para parar de brigar e nos unirmos em prol de um único objetivo????????
Precisamos ser prestativos uns com os outros e não ter medo de admitir erros, ser respeitosos.