Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2540
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
1) veya belki bir "dinamik aralık" - acı verici derecede basit - 2x MA'nın kesişme noktası - doğru periyotları seçmek önemlidir ... sadece 50 ve 200'e OTF'ye bakın ... ve büyük Veri analizi için daha karlı MA periyotlar sinir ağından (diğer ilgili faktörlerle birlikte) bellek (ağırlıklar) bulunabilir ... IMHO
her şeyin daha kolay olduğu ortaya çıktı -
MA mekanik hizalama gibidir
ama kullanman gerek analitik hizalama ( modelde üst sınır hizalı bir değerle ) ... peki, bir kuvvet yasası yerine doğrusal olmayan bir bağımlılık üstelini kullanmak (eğilimde yavaşlama ve hızlanma aşamaları olduğundan) daha iyidir (yalnızca ivmeyi hesaba katar) .. zaman serisi analizi gibi doğrusal olmayan bağımlılıklar için (ki bu yeterli bir istatistiksel çalışmada sadece ek bir yöntem olabilir, ancak hiçbir zaman dinamik analiz ana yöntem olmaz)
(bir yerde 1 ve 2 farklılığa bağlı olarak farklılaşma önerileri gördüm => polinom derecesinin seçimi - bulamıyorum) ...
bunun gibi bir şey ("istatistik teorisinde" Shmoylova ile birlikte)
genel olarak, önceden trendin dışına çıkmamak için, bir şekilde tam teşekküllü bir faktöriyel, korelasyon ve regresyon analizi yapmak ve ancak o zaman hızlanma, yavaşlama, ana trendin tersi için dinamikleri analiz etmek gerekir. ... ve bunu bir şekilde sklearn kullanarak yapın ve ancak bundan sonra ML ile boğa/ayı/bekleme hiper düzlemindeki çıktıyı çizin... 50/50 ve hatta 25/50/25 olasılıkları gibi... iyi, yeterli para yönetimi ve risk yönetimi
künt özellik seti paraziti hesaba katmaz
Muhtemelen Eugene Fama tezinde, ama emin değilim.
Hızla büyüyen varlıklar için farklı dönemleri karşılaştırılabilir kılmak için logaritma gereklidir, örneğin, farklı yıllarda bitcoin çok farklı oynaklığa sahip olacaktır, bu da bizi bir oynaklık ölçüsü olarak bazı göreceli değişiklikler icat etmeye ve almaya zorlar.
Ayrıca logaritmanın değişen varyanslılığı yumuşattığını ve regresyon modelinin artıklarının dağılımını daha simetrik ve biraz daha normal hale getirdiğini iddia ediyorlar, pratikte hala herkes buna puan veriyor... 😉
Genel olarak bunun hoş olmayan bir durum olduğuna katılıyorum, çünkü o zaman logaritmaları geri almanız gerekir, çünkü komisyoncu fiyatların logaritmaları ile ticarete izin vermez, hehe...
Hızla büyüyen varlıklar için farklı dönemleri karşılaştırılabilir kılmak için logaritma gereklidir, örneğin, farklı yıllarda bitcoin çok farklı oynaklığa sahip olacaktır, bu da bizi bir oynaklık ölçüsü olarak bazı göreceli değişiklikler icat etmeye ve almaya zorlar.
Ayrıca logaritmanın değişen varyanslılığı yumuşattığını ve regresyon modelinin artıklarının dağılımını daha simetrik ve biraz daha normal hale getirdiğini iddia ediyorlar, pratikte hala herkes buna puan veriyor... 😉
Genel olarak bunun hoş olmayan bir durum olduğuna katılıyorum, çünkü o zaman logaritmaları geri almanız gerekir, çünkü komisyoncu fiyatların logaritmaları ile ticarete izin vermez, hehe...
Bence logaritmayı kullanmak oldukça doğal - bu doğaldır) Yine teoride, faizle ilgili sezginin çalışması gerekir - aslında, sürekli faiz oranı hesaplanır (logaritmasının artışını alırsak). fiyat ve zamana bölün).
Evet ve farklı varlıklar (bence) fiyatın logaritmasını alarak ortak bir paydaya en kolay şekilde indirgenir ve ardından ortalama logaritmik yayılma ile normalleştirilir.
Ayrıca logaritma almanın değişen varyanslılığı yumuşattığını iddia ediyorlar ...
Genel olarak bunun hoş olmayan bir durum olduğuna katılıyorum, çünkü o zaman logaritmayı geri almanız gerekir.
Bence logaritmayı kullanmak oldukça doğal - bu doğaldır) Yine teoride, faizle ilgili sezginin çalışması gerekir - aslında, sürekli faiz oranı hesaplanır (logaritmasının artışını alırsak). fiyat ve zamana bölün).
Vadeli işlemlerde mevcut fiyata sahip olmak için (ve fiyatta hiç zaman yoktur) uygulayıcılara (teorisyenlerin değil) ileri noktayı almalarını öneren sezgi şudur ve faiz oranlarının zamansız analizi, ne zaman gösterge niteliğindedir? (türev) varlıkların fiyatlandırılmasını anlamadan - ilkel mat dönüşümleri yalnızca modeli bozar... - herhangi bir modellemede süreçlerin anlaşılması birincildir
Pratik ve teori arasındaki fark her iki şekilde de çalışır. Uygulamadan sonra, genellikle yeni bir teori başlar. Teori ve pratik, istenen amaca ulaşmak için dönüşümlü ve eşit derecede kuvvetle hareket ettirilmesi gereken iki ayaktır.
güzel sözler
güzel sözler