Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2738
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Em geral, sou da opinião de que tudo isso é inútil, e quanto maior a amostra, melhor, mas estou pronto para testá-lo e, para isso, precisamos de uma ferramenta adequada. Uma ferramenta que determinará as áreas ideais para o treinamento do modelo, mesmo que no início com base no histórico, e depois vamos ver se conseguimos fazer isso sem olhar para o futuro.
A discretização é um caso especial de filtragem (compactação de informações); se não fosse útil, ela não existiria.... Considerar isso como um capricho é ser um idiota, o que não é surpreendente
E onde você viu ruído nos preços do cloze e como eles são piores do que o Mashka. Ele não tem efeito. Aleatório dividido por aleatório
As MAs são melhores em alguns aspectos:
0. O preço de fechamento herda o ruído dos ticks. Literalmente - se um tique foi gerado antes do fechamento da barra ou não, se o cronômetro clicou em algum lugar. Mais ou menos um par de três pontos. É na bolsa de valores que os dias têm abertura/ fechamento significativos.
1. MA eles já são integrais (sim - média)
2. elas representam o preço de forma bastante adequada. (é por isso que observei que o deslocamento da LWMA é de pouco mais de 1/3, e um terço é exatamente o preço real suavizado sem ruído desnecessário). 3.
3. É mais conveniente compará-los e eles podem ser normalizados.
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Finalmente, qual é o objetivo de sua pesquisa?
Há suspeitas de que algumas pessoas do fórum e, mais ainda, o preenchimento de sites com "Expert Advisors e sinais lucrativos" sejam o resultado da IA. Ou seja, a NN está ganhando dinheiro com o tema da quase negociação.
Absolutamente as redes neurais e o big data ganham (negociam) com a análise de tendências das redes sociais. É por isso que elas são patrocinadas e, portanto, um pouco desequilibradas, mas isso está além de nossas capacidades :-(
Obrigado pela resposta
Se o tópico não for aquecido pelo menos uma vez por mês, ele morrerá e o fórum ficará entediante.
SSF não disse muita coisa nova, é claro que o objetivo de encontrar correlação entre os preditores e o resultado é um objetivo óbvio. A única coisa nova que percebi é que ele encontrou cerca de 200 recursos significativos em todo o treinamento, mas para dados específicos, ele usa apenas 5% deles.
Entendo que isso significa que há algumas maneiras de determinar rapidamente o estado/as propriedades de uma série para selecionar preditores mais significativos apenas para os dados mais recentes. É claro que surge a questão do volume ou do comprimento para a seleção adequada. Mas, aparentemente, isso funciona mesmo com apenas 200 preditores encontrados e selecionados em todo o grande treinamento.
Eu vejo isso da seguinte forma. Uma série tem propriedades que são estáveis em alguns índices, mas esses índices e seu número são diferentes em seções diferentes. O MO encontra alguns estados diferentes de duração suficiente de estabilidade da série, que podem ser descritos por modelos diferentes e, consequentemente, configurações de modelo - preditores. O número total de preditores é o número total de configurações para diferentes modelos e, portanto, ao definir um modelo, é possível encontrar rapidamente as configurações encontradas anteriormente para ele.
Para desenvolver extensivamente, é necessário aumentar o número total de preditores e o número de modelos.
Concordo com o SSF que, atualmente, os dados disponíveis e aceitáveis para processamento são citações; a formalização de outros dados é uma ciência, embora promissora.
As MAs são melhores em alguns aspectos:
0. O preço de fechamento herda o ruído dos ticks. Literalmente - se um tique foi gerado antes do fechamento da barra ou não, se o cronômetro clicou em algum lugar. Mais ou menos uns dois ou três pontos. É na bolsa de valores que os dias têm abertura/fechamento significativos.
1. MA já são integrais (sim - média)
2. elas representam o preço de forma bastante adequada. (é por isso que observei que o deslocamento da LWMA é de pouco mais de 1/3, um terço é exatamente o preço real suavizado sem ruído desnecessário).
3. são mais convenientes para comparação e podem ser normalizados
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Por fim, qual é o seu objeto de estudo?
Concordo com Max, as médias curtas e os dados reduzidos são os mesmos para investigação em termos de ruído e sinal útil em nosso caso discreto.
O objeto de estudo são os incrementos, se não me engano))))))
O SSF não disse muita coisa nova, é claro que o objetivo de encontrar correlação entre os preditores e o resultado é um objetivo óbvio.
NF e MD estão doentes com a ideia de vincular o alvo a características, um deles está doente há muito tempo, o outro acabou de começar...
Espero que ninguém aqui acredite em sua genialidade, e os cruzamentos pessoais são apenas vampirismo psicológico)))) E se isso trouxer benefícios psicológicos para qualquer uma das partes, tem seu lugar))))))
O conjunto de ferramentas de todos é aproximadamente o mesmo, os dados são os mesmos e as percepções...
Eu tenho uma marreta pequena, não um martelo grande, e nem mesmo um martelo grande e enorme)))))))
As ferramentas são praticamente as mesmas, os dados são praticamente os mesmos, e as visualizações ...