Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 564
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Aqui está o que eu estava a pensar. Há muitas implementações de todo o tipo de redes, mas elas têm todo o tipo de fórmulas complexas. Se alguém consegue "decifrá-los", então eu posso codificá-los em µl. Então posso tocar em métodos diferentes.
O que achas desta sugestão?
Ou eu mesmo o estudarei e depois não o mostrarei a ninguém).Aqui está o que eu estava a pensar. Há muitas implementações de todo o tipo de redes, mas elas têm todo o tipo de fórmulas complexas. Se alguém consegue "decifrá-los", então eu posso codificá-los em µl. Então posso tocar em métodos diferentes.
O que achas desta sugestão?
Ou vou estudá-lo eu mesmo e não o mostrarei a ninguém mais tarde)Não, tal sugestão).
Há um monte de software já escrito para aplicar NS. Você depura o sistema e o conecta ao MQL através de API. A partir da MQL, a entrega de dados e funções comerciais é necessária. E não tens de escrever nada).
Nem pensar, tal sugestão).
Existe um monte de software já escrito para aplicar NS. Você depura o sistema lá e o conecta ao MQL via API. A partir da MQL, a entrega de dados e funções comerciais é necessária. E não há necessidade de escrever nada).
Nem pensar, tal sugestão).
Existe um monte de software já escrito para aplicar NS. Você depura o sistema lá e o conecta ao MQL via API. A partir da MQL, a entrega de dados e funções comerciais é necessária. E não tens de escrever nada).
Você já disse isso. Não estou acostumado a confiar no código de outra pessoa, talvez ele possa conter erros ou mesmo estar incorreto. Parece-me que tenho de compreender o que estou a testar e que sentido faz.
Então minha saída é aprender Python ou R e depois olhar através das bibliotecas para entender o que está lá.
A propósito, mesmo sem a rede neural a curvatura nos futuros não é muito pior do que a sua.
A propósito, é em grande parte graças a si. Quando comecei, foi você que me deu o link para o artigo do Reshetov. O artigo não é um grande exemplo de como usá-lo, mas me fez entender onde aproveitar o cavalo.
Não sei se existem tais métodos no Google, pois eu mesmo acabei por vir para Monte Carlo.
Também não conheço o RL, mas pela sua breve descrição parece ser o meu método.
Eu pesquisei no Google Monte Carlo -https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlbayes/08-neural.pdf Só que isto é bem diferente.
Vou procurar mais artigos amanhã no Google m-c, não sei, por isso preciso de o ler.
aqui está uma cartilha, mas vou lê-la amanhã :)
http://fxtreder.ru/foreks/stati/537-praktikum-dlya-trejdera-sistemnyj-trejding-otsenka-torgovykh-sistem-metodami-monte-karlo.html
Você já disse isso. Bem, só não estou habituado a confiar no código de outra pessoa, talvez haja erros ou não esteja nada certo. Parece-me que ainda precisa de compreender o que está a testar, qual é o significado por detrás disso.
Então, a minha saída é aprender Python ou R e depois olhar através das bibliotecas para entender o que está lá.
A biblioteca de algibeiras que vem com o terminal já tem uma Perspectron de várias camadas e uma floresta aleatória... experiência, não é preciso escrever nada. Estes são essencialmente modelos básicos, o resto em outros pacotes são apenas suplementos no topo, e a base é usada da mesma forma.
a biblioteca de algibeiras, que vem de série com o terminal, já tem um perseptron de várias camadas e uma floresta aleatória... experiência, não é preciso escrever nada. Estes são essencialmente modelos básicos, o resto em outros pacotes são apenas suplementos no topo, e a base é usada da mesma forma.
Vou tentar desempacotar e estudar, qual é o nome da floresta aleatória na biblioteca, ou ela tem um nome específico lá?
Vou tentar descontrair e investigar, como se chama a floresta aleatória na biblioteca ou há lá um nome específico?
CDecisionForest
ajudahttp://alglib.sources.ru/dataanalysis/
Você já disse isso. Bem, só não estou habituado a confiar no código de outra pessoa, talvez haja erros ou não esteja nada certo. Parece-me que ainda precisa de compreender o que está a testar, qual é o significado por detrás disso.
Então a minha solução é aprender Python ou R e depois olhar através das bibliotecas para entender o que está lá.
O conceito moderno de OOP implica que você não pode (ou mesmo não deveria) saber absolutamente nada sobre o funcionamento interno dos objetos. Apenas a interface.
Assim, o desconhecimento do dispositivo de uma chaleira eléctrica não impede em nada o seu uso.
Normalmente esse software é bem documentado, já testado por milhares de usuários e não há dúvidas sobre o seu desempenho.
Não posso dizer nada sobre Python ou R, pois não o uso para NS. Quanto às bibliotecas de terminais internos em termos de andaimes e NS, IMHO, não é a melhor escolha.
CDecisionForest
ajudahttp://alglib.sources.ru/dataanalysis/
Obrigado. Será algo para estudar.