Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3310

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Começou a rejeitar tal coisa - completamente OOS (2023). Na segunda metade, o caráter da curva muda.

 
fxsaber #:

Começou a rejeitar tal coisa - completamente OOS (2023). Na segunda metade, o caráter da curva muda.

a olho nu ou automatizado?
 
Andrey Dik #:
a olho nu ou por algum tipo de automação?

A olho nu. Caso contrário, é p-hacking.

 
fxsaber #:

Somente a olho nu. Caso contrário, é p-hacking.

poderoso ))))

 
fxsaber #:

Começou a rejeitar tal coisa - completamente OOS (2023). Na segunda metade, o caráter da curva muda.

Por quê? Pequeno lucro por 1 negociação?
 
Forester #:
Por quê? Pequeno lucro por negociação?

O caráter mudou. Em termos gerais, é uma hierarquia.

Quero dizer, alguns alfa estão começando a se transformar em beta.

 
fxsaber #:

Começou a rejeitar tal coisa - completamente OOS (2023). O caráter da curva muda na segunda metade.

Seu spread está subvalorizado, daí a vantagem.
 
2saber: Se os marcapas estiverem okolule, posso lançar um graal nos testes. Posso treinar com sua história, em 5 minutos. Eu lhe darei o modelo com fontes, você pode ajustar o que precisar, pelo bem da ciência. O endereçamento dos sinais do modelo é simples, você pode usar sua própria lógica de ordens.
Então, você pode organizar um fundo de hedge com saldo negativo.
Você pode me fornecer cotações por meio do terminal padrão de exportação.
 
Maxim Dmitrievsky graal nos testes. Posso treinar com sua história, em 5 minutos. Eu lhe darei o modelo com fontes, você pode ajustar o que precisar, pelo bem da ciência. O endereçamento dos sinais do modelo é simples, você pode criar sua própria lógica de ordens.
.
Então, você pode organizar um fundo de hedge com um saldo negativo.
Você pode me fornecer cotações por meio do terminal padrão de exportação.

Eu não entendi tudo. Não vamos entrar no fórum.

 

Quem já tentou usar o método"Compactness Profile"?

O objetivo do método é excluir exemplos inconsistentes da amostra, o que deve melhorar o aprendizado e reduzir o tamanho do modelo se forem usados métodos de aprendizado do tipo K nearest neighbours.

Não consegui encontrar uma implementação em python.....

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