Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1212
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Claro, se for obviamente pouco prometedor, podemos removê-lo.
Obrigado pela sua opinião. Não está claro se é "promissor" ou não, mas no meu perfeito juízo eu não escolheria tal modelo, que, por exemplo, tem um drawdown de 50%, mesmo que seja fácil retornar ao lucro depois.
Vou adicionar análise de página através do google yandex motores de busca
Porquê? Qual é a finalidade da análise?
Porquê? Qual é a finalidade da análise?
Sim, é um troll do próximo fio.
É o troll do próximo fio.
aah)))
Alguém sabe se eu vou desenvolver algum algoritmo de rede neural legal em Java e protegido por senha pelos motores de busca google yandex, alguém não me desliga?)
Aah))))
Um cara está perguntando como filtrar suas ordens, o outro está respondendo com um artigo sobre a previsão de tendências com madeiras aleatórias... :)) Então o primeiro começa imediatamente a escrever seu próprio neurônio em Java :))) Então, eles são desordeiros.
e o gatinho maluco de olhos verdes apenas charlatães... é impossível de ler sem sorrir.Os números mostram o resultado financeiro (eixo y) do modelo ao escolher diferentes probabilidades para a classificação binária (eixo x). Na amostra de teste, cheguei à conclusão de que se deve sempre entrar no mercado quando o sinal de activação aparece (o treino decide se se deve ou não entrar no mercado). O paradoxo resultante é que a aprendizagem só causa deterioração do sinal básico de ativação e eu não teria visto, se não tivesse decidido ver como o resultado financeiro muda dependendo do deslocamento do ponto de classificação no segmento de probabilidade.
Nós temos uma abordagem muito diferente do problema. Sou alheio a uma descrição puramente matemática do preço sem qualquer justificação real (padrões visualmente observáveis). Pelo contrário, eu aplico ZZ e vejo eficiências a partir dele (pedicuros em ZZ estão sempre no topo da lista em todos os pacotes MO). Acho que a combinação das duas abordagens poderia melhorar o resultado.
Selecionar modelos através do significado é um disparate - já mostrei antes que a remoção de diferentes preditores significativos no mesmo modelo pode melhorar os resultados da aprendizagem e formar relacionamentos novos, mais produtivos e estáveis nas folhas das árvores. Toda essa "importância" é o princípio da ganância na construção de árvores, que não é a priori correto, então precisamos de métodos de avaliação de preditores significativos separados - eu ainda não os tenho.
Um ano e meio atrás Alyosha me aconselhou a não usar ZZ para entrada ou saída, pois eles olham tanto para o passado quanto para o futuro. A Alesha não explicou os detalhes - aqui está a minha interpretação de como as coisas funcionam:
Ao aplicar ZZ como alvo, é o passado pelo qual ZZ começou a construir, é construído por barras anteriores (a partir do ponto zero) que são alimentadas para a entrada. Ou seja, se você conhece estas barras e ZZ (parcialmente baseado nelas), você terá uma olhada no futuro na entrada.
Quando comecei a usar os aumentos de preços como um produto, as coisas ficaram menos brilhantes de uma vez, como com ZZ.
Se eu quiser usar todos eles, eu deveria criar um livreto especial com tais dicas. É irreal para um principiante em MO ler 1200 páginas. E assim que o leres, vais perdê-lo se não houver explicações.
Ah... zig-zag... Isso explica tudo... porque é que eles têm os mesmos erros... eu não percebi.
Quem inventou esta porcaria em zig-zag? Pergunto-me de onde terá vindo.
embora provavelmente seja a primeira coisa que vem à mente... o que ensinar o modelo... e aqui você pode ver os vértices e os canais, então o ziguezague é a solução perfeita :)KsanKsanych e o seu neto Kesha tiveram a ideia. Quem mais?!
:)) Alguém até escreveu sobre isso antes, mas eu não me lembro desses tempos.