Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3350
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A metodologia das previsões conformes também é semelhante à de Kozul, pelo menos em termos de ponderação de probabilidade inversa. Ainda não li mais nada. Muitas definições :)
E a definição de resultados potenciais é usada da mesma forma. Mas isso já está mais claro no caso da classificação binária. Ou seja, nenhum tratamento ou variável instrumental é introduzido.
Hi!
Estou experimentando maneiras diferentes.
E o algoritmo NN+GA está valendo a pena. Muito mais estável.
Hi!
Estou tentando de várias maneiras.
E o algoritmo NN+GA está valendo a pena. Muito mais estável.
umaleitura noturna com vodca, carne de veado e pepino.
desenvolver o tema e tentar vincular em minha cabeça abordagens de diferentes disciplinas do MOSH.
umaleitura para uma noite de vodca, carne de veado e pepino.
desenvolvendo o tema e tentando vincular em minha cabeça abordagens de diferentes disciplinas do MOSH.
Bom apetite e uma leve ressaca)
Parece ser muito semelhante à previsão probabilística, embora eles digam que são coisas diferentes. Pelo que entendi até agora, o conformal é mais voltado para a classificação, e o probabilístico é voltado para a regressão.
Lembro que em algum lugar você comparou o lucro máximo entre os dts. E em um gráfico específico, qual algoritmo você usou para obter o lucro máximo? Por meio de otimização ou existe um algoritmo rígido?
E de uma só passagem. Em algum lugar do fórum.
Aproveite sua refeição e tenha uma leve ressaca)
Parece ser muito semelhante à previsão probabilística, embora eles digam que são coisas diferentes. Pelo que entendi até agora, o conformal é mais especializado em classificação e o probabilístico em regressão.
Obrigado :) sim, semelhante. Eles escrevem que não importa a classificação ou a regressão. A forma de obter estimativas para previsões por meio de comparação na rede de validação é clara (no caso de "indutivo", ou seja, uma forma mais rápida e simples). A "transdutiva" também é mais ou menos clara, mas é muito lenta porque exige o treinamento de tantos modelos quanto o número de exemplos na amostra. Há também variantes intermediárias como o CV, que eu mesmo fiz.
Não entendi muito bem no artigo como os modelos finais são treinados, o que é substituído e onde. Novamente, por meio da correção dos pesos do modelo, sua calibração (ponderação da amostra) ou algo assim, como em kozula. Ou os marcadores mais prováveis são substituídos no modelo após a avaliação. Acabei de usar o segundo modelo para essa finalidade, que proíbe a negociação com exemplos ruins.