Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1221
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Porquê?
Feliz por estar errado, mas IMHO "outra abordagem" não existe, neste negócio tudo é determinado principalmente pelos dados, sua quantidade e qualidade, com "puro forex" mesmo 5% de correlação da previsão com o retornado é difícil de espremer, certamente pode ser suficiente, mas SR anualizado será ~2, é emocionante, ansioso, você pode perder um sono saudável. Mas há 100500 maneiras de sintonizar ou apenas olhar para alguns modelos defeituosos dando cosmos, é bom para o sistema nervoso, mas o principal é não executá-los de verdade))))
Bem, não temos nenhum dado, concordo... excepto citações de DT quebradas.
Fazemos o heroísmo de extrair informação de trabalho deles.
Os modelos MO são os mais comuns, os andaimes, o reforço do desnível, com as características certas e o direcionamento em centenas de milhares de pontos, o ajuste é mínimo
Não devias ter dito isso, agora vais conseguir os níveis, ou pior ainda, fazer com que desordenes os teus)))) hilariante...
Bem, pode ver que nem sequer estou a elaborar e a pedir mais detalhes... Só queria saber, perguntar, descobrir... só isso)
Eu mesmo reescrevi a maioria dos algoritmos, escrevi dezenas de minhas próprias versões, mas como acabou sendo apenas para aumentar minhas habilidades em MO, como resultado qualquer novato pode (usando os mesmos dados e chips) configurar XGB com algum otimizador de geração e obter os mesmos resultados. A vantagem não está no classificador e na forma de configurá-lo, você precisa de mais dados e recursos de qualidade, e infra-estrutura para que tudo funcione confortavelmente sem confusão e agonia. E depois tens de saber como trocar tudo.
Por que se fixar no boosting, onde os modelos são adaptados para a BP, as mesmas redes recorrentes com LSTM, já existem redes generativas que criam dados para treinamento, e todos nós procuramos o insider:)
A questão é que a busca de caminhos para dados confiáveis, o tema é muito antigo e é improvável que haja qualquer progresso nele, ao contrário, o que não pode ser dito sobre o desenvolvimento de modelos de IM.
Por que se fixar no boosting, onde os modelos são adaptados para BP as mesmas redes recorrentes com LSTM, já existem redes generativas que criam os dados para treinamento, e todos nós procuramos o interior:)
Desculpe interromper a sua conversa, mas...
porque é que a próxima linha (incompleta!) da sua mensagem não passa para a próxima linha? (Eu tenho MT4, talvez seja a razão?)
Desculpe interromper a sua conversa, mas...
porque é que a próxima linha (incompleta!) da sua mensagem não passa para a próxima linha? (Eu tenho MT4, talvez seja essa a razão?)
Não sei, talvez seja por causa do MT4, mas tudo depende do programa, e eles me dão dados, dados...:)
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