Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1936
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De qualquer forma, meus amigos, os padrões existem, basta saber como vê-los, e os algoritmos podem vê-los melhor do que os humanos )
Eu não acho que seja um acidente...
Este é de Expert, neuro bitcoin previsão para a semana passada, primeira tela sem filtro, segunda mesma, mas com "confiança" filtro 40.
Euro não é desta qualidade, mas perto dela.
Quando vais negociar?
Quando é que vais negociar?
Ainda não chegou lá, a bater numa parede.
65% ?
65% ?
Neste momento a qualidade prevista em TODAS as velas é de cerca de 52-53%. Isso é em TODOS. Há pelo menos três maneiras de forjar respostas mais ou menos boas que chegam a 65%, são poucas e distantes e está apenas no teste. Se o mercado real fosse 65%, eu venceria o binário, mas até agora só estou "lutando", ou seja, é cerca de 56-58% no mercado real.
Talvez este seja o limite global do meu método, talvez não )) A trabalhar...
Não é nada disso...
Já tentou melhorar a qualidade de entrada em vez da qualidade prevista...
Por exemplo: selecione todas as seções onde a rede tem mais de 60% de confiança e faça um datagrid separado dessas seções e mais uma vez treine a rede...
Se não consegue melhorar a qualidade da previsão, tente melhorar a qualidade do input... e não precisa de 80% de erro aí...
se um bom input lhe dá 1 a 6 stop/profit por exemplo, você pode estar errado 75% do tempo e ainda assim ganhar um bom lucro...
Já tentou melhorar a qualidade da entrada, não a qualidade da previsão...
Por exemplo, para seleccionar todas as secções onde uma rede dá > 60% de confiança e criar um datagrid separado dessas secções e treinar a rede mais uma vez...
Se não consegue melhorar a qualidade da previsão, tente melhorar a qualidade do input... e não precisa de 80% de erro aí...
se um bom input lhe dá 1 a 6 stop/profit por exemplo, você pode estar errado 75% do tempo e ter um bom lucro...
Eu faço a pergunta da rede "para cima ou para baixo" em todas as velas. Assim que eu começo a dar não tudo, mas um específico para aprender, a qualidade cai imediatamente. Eu acho que isso é porque a rede deixa de aprender o mercado real, aprende a nossa visão do mercado, e tudo o que é nosso está sempre errado )
Eu aprecio esses 52-53% porque esses são os padrões que a própria rede puxou para fora e o que está em sua cabeça é uma completa besteira.
Já tentou melhorar a qualidade da entrada, não a qualidade da previsão...
Por exemplo, para seleccionar todas as secções onde uma rede dá > 60% de confiança e criar um datagrid separado dessas secções e treinar a rede mais uma vez...
Se não consegue melhorar a qualidade da previsão, tente melhorar a qualidade do input... e não precisa de 80% de erro aí...
se um bom input lhe dá 1 a 6 stop/profit por exemplo, você pode estar errado 75% do tempo e ainda assim ganhar um bom lucro...
É um trabalho dos diabos, estes >60 são obtidos em um trecho de teste. Ou seja, você tem que transformar um teste em treinamento + um novo teste + o próprio conjunto de dados será insuficiente para o treinamento. Não estou pronto para tais proezas.
Este é um trabalho dos diabos, estes >60 são obtidos na secção de testes. Ou seja, você tem que transformar um teste em um de treinamento + um novo teste + o conjunto de dados em si não será suficiente para o treinamento. ... Não estou preparado para tais proezas.
é um trabalho de 6 min R, ou melhor, não é um trabalho, não faço ideia porque gostas tanto de Python.
1. Porra Alexey, se cada professor da sua cidade tivesse uma percepção individual, um teria um "B" com um "zu" e outro com um "69" (individualidade). e o outro teria um 69, você percebe que ainda não sabe ler!!! Ou não??? A percepção individual é a linguagem da incompreensão, a linguagem do mal-entendido é a linguagem da guerra. Eu leio o que você diz, não o entendo, fico nervoso, você não obtém respostas às suas perguntas porque não as entendo, o tempo é desperdiçado, não adianta e quem beneficia desta individualidade estúpida da percepção????
Vamos nos acalmar e não ficar nervosos!
Concordo que os sinónimos são fichas de previsão/atributos.
Mas quanto à compreensão da noção de "regra", não é tão clara. Uma regra é um algoritmo de ações que pode transformar informação (levando-a a significados - todo tipo de fórmulas) e sistematizá-la (as mesmas árvores de decisão).
Na sua forma nua temos o preço OHLC - é a observação do comportamento do valor (valor estimado relativo) de um activo. Do preço, pela aplicação de diferentes regras de transformação (aritmética e lógica) obtemos o resultado da aplicação das regras na forma de ficções/previsões/assinaturas. Sim, sem transformação, os preços também podem ser sinais - aqui não há contradição.
Aredução da dimensão é uma transformação secundária do preço através de um preditor/atributos intermediários. Para saber como eles foram transformados, precisamos conhecer as regras resultantes de sua transformação, que podem ser expressões aritméticas ou lógicas. Como resultado da sua transformação, surgiram novas (adicionais/alternativas) fichas/previsões/atributos.
Para resumir, neste contexto, uma regra é uma descrição do processo de conversão de preços de e para fichas/previsões/assinaturas em novas fichas/previsões/assinaturas.