Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3276
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É mais ou menos isso mesmo... que tal?
Ops, é isso mesmo
Saudações, sala de máquinas!
Também criei uma rede neural poderosa.
Treinei-a para pounddoll e voo normal.
Saudações à sala de máquinas!
Eu também criei uma rede neural poderosa.
Treinei-a para pounddoll e voo normal.
Posso ver o histórico de negociações para que eu possa ver as negociações?
Posso ver o histórico de negociações para que eu possa ver as negociações?
Eu treinei na pounddoll e está tudo bem... Mas não há muito histórico.
Mas estou feliz.
Agora estou fazendo com que a rede neural se treine enquanto negocia.
Quero dizer, devemos ter um bot inteligente e não precisamos treiná-lo toda semana.
Eu treinei na pounddoll, e ela é boa. Mas não há muita história.
Mas estou feliz.
Isso é uma demonstração? (stop 5-10 pips)
Isso é uma demonstração?
Sim.
sim
Estou vendo.
Mas como treiná-lo de modo que ele coma pips de 100 pontos de 4 dígitos, é possível?
Quero dizer, para fugir dos pips.sobre a estratégia ansables
https://buildalpha.wordpress.com/2018/11/20/buildalpha-ensemble-strategies-reduce-overfitting-by-combining-strategies/
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Tudo o que precisamos é de uma métrica de retreinamento de estratégia para saber se a estratégia funcionará com novos dados ou não; todo o resto é solucionável....
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Tenho uma ideia de adotar várias abordagens para detectar o treinamento excessivo, a minha é baseada em auto.arima, Prado "PBO". Tenho uma ideia de usar várias abordagens para detectar o treinamento excessivo, a minha se baseia em auto.arima, Prado "PBO", talvez outra coisa, colocá-las como preditores e ensinar o AMO a prever a probabilidade de treinamento excessivo e transformá-la em uma métrica.
Como alternativa.
Extremamente interessante. O treinamento excessivo é o segundo pilar do AMO. O primeiro é eliminar os preditores do lixo, o mais simples. Mas há um terceiro pilar: olhar para frente. Aqui não há pensamento algum.