Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2764
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Após a superamostragem, o novo poder preditivo dos preditores terá valor? Quem já pensou nisso?
Não tem. Verificado.
Abaixo, a mashka com períodos 512-256-128-64-32-16-16-8-4-4-2-1 e sua importância são alimentadas na entrada (OUT aqui também é uma entrada).
Apenas um fato curioso: a rede neural determinou a importância das mashas com um período mais curto do que com um período mais longo)). Uma espécie de discrepância, ......
De acordo com minhas observações, se você adicionar à rede neural algo "machado", "pesado", mas relacionado ao instrumento, por um lado, isso distorce a linha de equilíbrio no backtest após o treinamento. MAS também equaliza a linha de avanço, que para de ir sempre para o fundo e fica plana. Ou seja, em termos gerais, não ganharemos dinheiro, mas não perderemos todo o depósito, e essa é a primeira regra de negociação. Acontece que devemos fazer malabarismos nessa direção, porque a próxima tarefa é virar a linha de equilíbrio para cima.
Não sei do que você está falando.
Eu não uso o tempo, ele está embutido nos incrementos.Da última vez, o horário de negociação foi específico, não me lembro por dia da semana, mas definitivamente por hora do dia, das 17 às 18 horas. Ou seja, uma divisão manual do tempo ou outra coisa, mas o treinamento final em um período de tempo específico.
Em geral, a construção Se os incrementos são tais e tais em tal e tal intervalo de tempo é usada sem divisão em segmentos de tempo ou primeiro encontrar segmentos de tempo que tenham algo neles e depois treinar neles?
Os sinais baseados no tempo não são usados. Eles têm baixo poder de previsão e variações muito grandes nesse poder de previsão. Embora sejam melhores do que as variantes de mashka.
Obrigado.
Da última vez, o horário de negociação foi específico, não me lembro dos dias da semana, mas exatamente o horário do dia, das 17 às 18 horas. Ou seja, manual ou não, mas treinamento final em um período de tempo específico.
Em geral, a construção Se os incrementos são tais e tais em tal e tal intervalo de tempo é usada sem dividir em segmentos de tempo ou primeiro encontrar segmentos de tempo que tenham algo neles e depois treinar neles?
Pode me dar um link? Não sei do que estamos falando.
Após a superamostragem, o novo poder preditivo dos preditores terá valor? Quem já pensou sobre isso?
Isso não muda. Verificado.
Se uma pessoa não faz distinção entre covariação e correlação, eu nem pergunto a ela o que quer dizer com mediana
, mas a "capacidade preditiva", entendida como a diferença entre as medianas de dois vetores obtidos pela divisão do preditor pelas classes, é absolutamente precisa.
Por descrição, essa é a "linha" que no ML é apenas um limite em qualquer algoritmo de classificação....
Se ele tivesse feito uma análise de variância intergrupos padrão, teria sido capaz de estimar a significância estatística, mas é claro que a superamostragem não muda nada para ele (apenas conta a %% de suposições corretas de associação de classe)....
após sua referência à imagem das covariâncias, posso afirmar claramente que ele está comparando moscas com costeletas... o que prova essa pergunta dele (ele esquece e lembra de correlações muito escorregadias).
1. Você conhece as correlações entre as variáveis reais e nominais?
Conheço OLS e ANOVA e a interpretação da significância de suas estimativas, e o fato de que a reamostragem não muda nada em sua "habilidade" só pode indicar que a função "se-então" seria suficiente para que você não construísse um modelo (e até mesmo tentasse ignorar a base estatística da modelagem) e não conseguisse estimar o coeficiente de significância dos resultados de seu classDist, mas apenas a porcentagem de respostas confiáveis dadas por ele....
== o mesmo problema de moscas e costeletas indistinguíveis em conceitos básicos com gritos sobre "ferramentas" que acertam ou erram o alvo.... Bem, sim, com uma probabilidade de 30% (algumas ferramentas ainda são ligeiramente distinguíveis) - talvez "não fazer nada" seja distinguível por 70% de adivinhação?
Ele simplesmente não consegue obter a alteração de coefficients_values durante a reamostragem de seu algoritmo... por definição
Posso obter um link? Não vou comprar. Do que você está falando?
Não consigo encontrar a correspondência aqui, tenho o arquivo aqui, julho de 2020.