Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1153
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Os devtools estão instalados?
Sim, sem ele, houve um erro diferente.
Sim, houve um erro diferente sem ele.
Merda, eu não sei(( Eu tentei de novo, tudo instalado. Eu também tenho o R-3.5.0.
Merda, eu não sei(( Eu tentei de novo, tudo instalado. Eu também tenho o R-3.5.0.
Eu posso baixar o arquivo separadamente, mas como instalá-lo?
Não sei bem porquê... Existem algoritmos de "seleção futura" que resolvem o problema de separar os preditores úteis do ruído
Eu não estou falando um pouco sobre isso, a questão é como implementar previsões heterogêneas no sistema, existem diferentes preditores, ruidosos, prevendo algumas estatísticas exóticas, etc. mas pode ser útil, por exemplo, "reversões" como você tem)))
PS com algoritmos de "seleção futura" também não tão simples, para classificações / regressões não lineares, uma coisa é brincar com biblioteca pronta sobre dados do modelo, outra coisa é escrever uma biblioteca e experimentar com dados reais.
Eu posso baixar o arquivo separadamente, mas como instalá-lo?
se p-estudio
Não estou falando disso, a questão é como implementar previsões heterogêneas no sistema, existem previsões diferentes, ruidosas, prevendo algumas estatísticas exóticas, etc., mas podem ser úteis, por exemplo, "reversões" como você fez)))
PS com algoritmos de "seleção futura" também não tão simples, para classificações/regressões não lineares, uma coisa é brincar com biblioteca pronta sobre dados de modelos, outra coisa é escrever uma biblioteca e experimentar com dados reais.
Só vou dizer o que penso e em que direcção tento escavar: penso que antes de mais nada o problema da fractalidade deve ser resolvido, ou ensinar (algoritmo-MO TS) a ver "cabeça e ombros" tanto no gráfico diário como no de 1 minuto e (algoritmo-MO TS) a entender que é uma e a mesma coisa.
Então a heterogeneidade nos dados desaparecerá e a estacionaridade aparecerá e o mais importante é a repetibilidade que está ausente no PB bruto, o que não é útil para adicionar ao MO
========
Ou trabalhar com atributos que não mudam no tempo e não alteram a sua estrutura e são estacionários.
Mmm-yes, senhores... mm-hmm... 1153 páginas de demagogia! Oh, meu Deus! Estou lendo há um mês (a maioria na diagonal), a única coisa que notei foi um argumento construtivo em https://www.mql5.com/ru/articles/1165
Toda esta discussão me faz lembrar de https://www.mql5.com/ru/forum/4956
o único lugar onde notei um construtivo em https://www.mql5.com/ru/articles/1165
)))))))
Mmm-yes, senhores... Mm-hmm... 1153 páginas de demagogia! Oh, meu Deus! Um mês inteiro de leitura (em sua maioria em diagonal), o único lugar que notei construtivo em https://www.mql5.com/ru/articles/1165
ZZ como um alvo - facepalm
Mas sim, é construtivo.
Eu acho que primeiro de tudo o problema da fractalidade deve ser resolvido, ou seja, grosso modo, para ensinar (algoritmo-MO-TS) a ver "cabeça e ombros" tanto num gráfico diário como num gráfico de minutos e para fazer (algoritmo-MO-TS) entender que é uma e a mesma coisa.
Então a heterogeneidade nos dados desaparecerá e a estacionaridade aparecerá e o mais importante é a repetibilidade que está ausente no PB bruto, o que não é útil para adicionar ao MO
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Ou trabalhar com atributos que não mudam no tempo e não alteram a sua estrutura e são estacionários.
A "fractalidade" é resolvida pela previsão vectorial, ou seja, por incrementos de previsão para diferentes escalas de tempo, por exemplo para 10 minutos de avanço, uma hora, 6 horas, um dia, uma semana
a "cabeça e os ombros" é um padrão de preço, cada algotrader escreveu um correlacionador de padrões para garantir que o mercado não veja padrões, não há provas estatísticas de que um "padrão" possa prever qualquer coisa, eles são "visíveis" como "animais" nas nuvens, isto é paridolia