Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2567
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Eu não estou interessado no próprio cotier. Estou interessado na capacidade do prognosticador de prever o professor. Para mim, o maior erro da grande maioria dos comerciantes é tentar resolver os problemas do próprio kotir. E nós precisamos da previsão do professor. Este é um problema completamente diferente.
Se os preditores e as respostas forem claramente formalizados, provavelmente não há necessidade de um modelo de preço. Se eles forem procurados e construídos, um modelo de preço é útil.
Se os preditores e as respostas forem claramente formalizados, provavelmente não há necessidade de um modelo de preço. Se eles estão sendo procurados e construídos, então um modelo de preço é útil.
O modelo de mercado futuro é sempre formado a partir do passado. O passado forma o modelo futuro, dependendo do passado e do estado actual da economia e da política mundiais.
O estado actual da economia é o primeiro factor na direcção da componente monetária. A influência das palavras das PRIMEIRAS pessoas importantes não está em dúvida quanto ao impacto nas taxas de câmbio.
Fica bonito no testador quando os dados estão prontos.
s.p. Qual é o objectivo de todo este posto?
Um dos indicadores mais importantes do impacto no mercado monetário é a notícia de que ainda não ouvimos falar. Os dados históricos + notícias atuais formarão um novo padrão, mas será diferente do assumido no MO.
Ou seja, o impasse estará sempre noutro lugar.
Bem, se ele está indo para a antiguidade, ele deveria ter começado com Aristóteles e seu conceito de essência.
Bem, se ele está voltando no tempo, ele deveria ter começado com Aristóteles e seu conceito de essência.
Você assistiu a tudo?
Quase. Definição é o que ele chama de "definição nominal". Há também "definição real" ou essência de acordo com Aristóteles.
Quase. Uma definição é o que ele chama de "definição nominal". Há também uma "definição real" ou definição de essência, de acordo com Aristóteles.
É realmente a coisa mais importante que você escolheu para si mesmo a partir de toda a palestra?
O que no raciocínio pode ser mais importante do que o seu ponto de partida?)
Os conceitos de contexto e semântica são conhecidos há muito tempo, assim como a sua complexidade e multicamadas.
Quanto aos algoritmos de MO - parece resumir-se a mais uma complicação na arquitectura das redes que já são suficientemente complexas para se conseguir uma reconversão)
As interpretações da mitologia não são desinteressantes, mas também não há nada de original nisso.
Em relação aos algoritmos de MO - aparentemente tudo se resume a mais uma complicação na arquitetura de rede
Na verdade, se você olhar para o problema fundamentalmente, a resposta se torna muito mais simples.
Se você tiver dados inseridos que tenham alguma coisa a ver com o alvo, então qualquer máquina NS fará o trabalho. E quanto mais precisos os dados de entrada descreverem o alvo, melhor será o resultado da aprendizagem da rede, maior será o período da sua operação com qualidade inalterada, etc.
Ou seja, a essência do trabalho no campo do MI não está na busca interminável de arquiteturas NS, métodos de treinamento e outros artifícios para ele, mas na SELEÇÃO de AI bastante funcional e busca interminável de dados de entrada para um resultado ainda melhor do treinamento e do trabalho do modelo como um todo.
Isto é o que está em jogo na aprendizagem de máquinas. Escolhendo um sistema de inteligência artificial (não apenas um NS, mas uma IA) e trabalhando com o sistema escolhido para encontrar os melhores inputs para a função alvo especificada. Algumas vezes alguns dados funcionam, outras vezes outros construídos sobre transformações diamétricas, mas meio ano a diferença funciona, meio ano a média funciona e você tem que ser capaz de se ajustar a isso, infelizmente.
Caso contrário: Se não houver uma relação informativa entre os dados de entrada e saída no sistema, então nenhum sistema de IA pode construir uma lei descritiva entre entrada e saída e, portanto, todos os modelos propostos terão operação aleatória ou não, uma vez que não existe uma lei REAL entre entrada e saída em princípio!