Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3345
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O que você quer? Estamos quase trabalhando com aleatoriedade. Essa não é a demanda por sorvete dependendo da temperatura, como no primeiro livro sobre Kozul, que foi lançado aqui há seis meses)))))
Portanto, precisamos tentar medir cuidadosamente a dependência desse "Quase" nos sinais).
Obrigado, um artigo interessante e de qualidade com ampla literatura.
Parece que eles não consideram o tipo de incerteza que é interessante - a dependência probabilística da saída dos atributos. Eles estudam dois outros tipos de incerteza - incertezas relacionadas a imprecisões de atributos e parâmetros. Eles são chamados de incerteza aleatória e epistêmica). Devemos chamar nossa variante de incerteza alvo por analogia.)
Em nosso caso, os "erros de medição" dos atributos estão ausentes em princípio, e a incerteza dos parâmetros do modelo é pouco separável de nossa "incerteza alvo".
Pareceu-me que a soma dessas incertezas deveria resultar na incerteza do alvo. Mas ainda não dei uma olhada nisso.
A abordagem é mais ou menos a mesma de kozula via meta lerners, mas aqui também propomos uma maneira de desmontar um modelo e usá-lo como um conjunto de classificadores truncados, em vez de um conjunto de vários classificadores, para aumentar a velocidade.
Não entendo de onde vem a estimativa do quadrado R?
Antes, eu tinha a impressão de que essa estimativa é aplicável em regressões se todos os coeficientes de regressão forem significativos. Caso contrário, o R quadrado não existe....
Não entendo de onde veio a pontuação quadrada R?
Antes, eu tinha a impressão de que essa estimativa é aplicável em regressões se todos os coeficientes de regressão forem significativos. Caso contrário, o R quadrado não existe....
É apenas algo que o testador mostra para comparações rápidas de diferentes curvas de equilíbrio.
Não está envolvido em nenhum outro lugar.
Todos eles funcionam 50/50.
Todos eles trabalham 50/50.
Parece que...
Se você marcar uma figura no script e observar as estatísticas do futuro, a distribuição de alta/baixa, tanto pelo número de candles quanto pelo número de pontos, tende a 50/50.
Isso é o que diz respeito aos números dos candlesticks (a proporção de HLC entre si), e eu não contei os atemporais, porque eles são muito poucos para estatísticas de pelo menos 1.000 números.
Assim, se em 2022 a figura mostrar um avanço em 55% dos candles para cima e o valor médio dos candles for 5-10% maior do que em Sel, então em 2023 o pagamento ainda será 50/50, sem nenhum favorecimento.
Se você marcar uma figura no script e observar as estatísticas do futuro, a distribuição de alta/baixa, tanto pelo número de candles quanto pelo número de pontos, tende a 50/50.
Esse é o caso das figuras de candlestick (a proporção de HLC entre si), e não contei as atemporais, porque elas são muito poucas para estatísticas de pelo menos 1.000 figuras.
Assim, se em 2022 a figura mostrar um avanço em 55% dos candles para cima e o valor médio dos candles for 5-10% maior do que em Sel, então, em 2023, o resultado ainda será 50/50, sem nenhum privilégio.
E se você adicionar um Stop e um Take adequados, também será 50/50?