Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2785
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Ah, entendi, então há apenas um GMM? Não há outros?
TGAN e outros GANs, autoencoders, estimativa de densidade de kernel, cópulas
Não experimentei o TGAN, os outros são piores que o GMM.
Talvez existam novos GANs de séries temporais disponíveis.
*O GMM não converge bem em amostras grandes, você precisa usar amostras não muito grandes.TGAN e outros GANs, autoencoders, estimativa de densidade de kernel, cópulas
O TGAN não foi testado, os outros são piores que o GMM
Talvez existam novos GANs de séries temporais disponíveis.
*O GMM não converge bem em amostras grandes, você precisa usar amostras não muito grandes.Sim, há muitas opções e, no início, elas eram até significativas))) Bem, como se uma pesquisa completa também fosse uma opção significativa, o principal é ter potência suficiente)))))
Especialmente para este tópico, agora, por meia hora, usando apenas o OHLC, esbocei aproximadamente um indicador de seta.
Esta é a primeira visualização sem filtros e sem outros truques, apenas com o OHLC. Esse algoritmo funcionará em qualquer TF.
Goste ou não, mas o R-key e o Python não ajudarão se você não entender a profundidade e o significado dos gráficos financeiros. Desculpe-me pela grosseria, é claro.
Ele não mostra nada de útil.
É apenas um indicador de pips comum.
Esse é o tipo de coisa que pode ser roubada em um piscar de olhos.
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Sabe, eles têm mais uma barra, você não consegue vê-la.
Eles lhe darão uma seta para cima, você vai pular.
e eles a moverão para baixo.
E, como no hooey, você fica tipo.
você pega a parada.
E a história se repete, repetidamente.
Os perus não funcionam, você já deveria ter aprendido isso, pois não é um menino.
;)
eles lhe deram vetores, escreveram um artigo e o trataram como uma bugiganga....
o movimento do preço é um conjunto de parâmetros que formam um vetor.
Ele não mostra nada de bom.
pipsqueak
Esse tipo de golpe é um golpe duplo
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você sabe, eles têm uma barra a mais, mas você não consegue ver.
Eles lhe dão uma seta para cima, você andou de bicicleta.
e eles se moverão para baixo.
e, como se fosse um hooey, você estará, tipo.
você pega uma parada.
e a história se repete, repetidamente.
os perus não funcionam, você já deveria saber disso, pois não é um menino.
;)
Eles funcionam. Eles funcionam. Você só precisa abordar o preço pelo lado certo.
Agora tenho certeza de que somente preços e nada mais devem ser enviados para o MoD.
TGAN e outros GANs, autoencoders, estimativa de densidade de kernel, cópulas
O TGAN não foi testado, os outros são piores que o GMM
Talvez existam novos GANs de séries temporais disponíveis.
*O GMM não converge bem em amostras grandes, você precisa usar amostras não muito grandes.Quão grandes? 10.000 recursos com uma linha de 100 cada. Isso é muito?
Qual é o tamanho? 10.000 características com uma linha de 100 cada. Isso é muito?
.
Por que você usa suas mãos? Você tem um robô. Ou você quer um pouco de adrenalina do jogo?
Eu desisti de negociar com minhas mãos depois de perder algumas delas.
Ou você quer um pouco de adrenalina do jogo? Às vezes, eu também sinto isso, mas a experiência me diz que não devo...
Resposta transitória da representação do espaço de estados
Gráficos de transição de Markov (animados)
somente
в Марковских случ. процессах поведение зависит только от значений, принятых системой в наст. момент.
И
Nas cadeias de Markov, a transição de processos para outros estados ocorre por saltos sob a influência de fatores aleatórios...
- o tempo não é aleatório, mesmo em séries de Taylor...
Resposta transitória da representação do espaço de estados
Gráficos de transição de Markov (animados)
somente
- Não existe algo aleatório, mesmo nas classificações de Taylor....
No processo de Markov, não há dependência do valor no momento.
Em geral, eu o entendo como uma função do ruído. E entendo o ruído como um processo de muitos fatores que não podem ser controlados devido à sua multiplicidade. Ou seja, se houver poucos fatores, o processo é controlado, mas depois de um certo número de fatores, começam a aparecer colisões e resultados probabilísticos da soma dos fatores. Além disso, os fatores podem ter e têm conexões e feedbacks. Mas o processo de Markov não tem essas ligações.