Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2358
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Gehen Sie zum Alpari-Kalender, klicken Sie auf Nachrichten über die Veröffentlichung der aktuellen Indikatorwerte - Mehr... - eine Tabelle mit historischen Daten für diesen Indikator mit Veröffentlichungsdaten
In welchem Zeitraum sind die Informationen dort verfügbar?
Vieles zum Herunterladen/Sparen dank der alten Fed)
https://www.federalreserve.gov/data.htm
Irgendwo war es sogar möglich, eine zeitsynchronisierte Tabelle mit heterogenen Größen von Hand zu erstellen und herunterzuladen
In welchem Zeitraum sind die Informationen dort verfügbar?
Sie müssen sich die Tiefe jedes Indikators ansehen.
Zum Beispiel ist die Arbeitslosigkeit in Schweyar bis Mitte 2007 in der Tiefe/
Ja, sie kann heruntergeladen werden.
Sie müssen sich die Tiefe jedes Indikators ansehen.
So ist die Arbeitslosigkeit in der Schweiz - bis Mitte 2007 in der Tiefe/
Ja, Sie können es herunterladen.
Normas, ist sie nur über das LC zugänglich?
ah, gefunden, sie haben einen Kalender von fxstreet
In letzter Zeit haben wir uns mit den Werken von Prado beschäftigt). Daher möchte ich mit einem Zitat aus seinem Buch antworten: "Fundamentaldaten sind extrem reguliert und weisen eine niedrige Frequenz auf. Angesichts der öffentlichen Verfügbarkeit auf dem Markt ist es unwahrscheinlich, dass ein verwertbarer Wert darin steckt.
Es sind die Fundamentaldaten, die für alle Trends verantwortlich sind. Ich kann mich gut an starke Trends bei Rohstoffwährungen (und Rohstoffen) und den Eurobucks in den letzten Jahren erinnern. Und die Rohstoffwährungen haben es ganz klassisch durchgepflügt.
Jede einfachste und älteste Strategie mit einem beliebigen Oszillator kann auf 5 Jahre hinaus maximale Gewinne erzielen.
Aber wie bereits erwähnt, gibt es immer etwas Neues in den Fundamentaldaten und daher sind die klassischen Modelle der Klassifizierung/Regression nach der Geschichte nicht nützlich (was Prado wahrscheinlich meinte), (außerdem gibt es nicht viele große Trends), und höchstwahrscheinlich degenerieren sie zu 2-3 wichtigsten Indikatoren. Dieeigentliche Aufgabe besteht darin, den gesamten Nachrichtenhintergrund zu verarbeiten, und das ist wahrscheinlich sogar näher an AGI.
Alle Trends werden durch Fundamentaldaten verursacht. In den letzten Jahren kann ich mich an starke Trends bei den Rohstoffwährungen (und Rohstoffen) und den Eurobucks erinnern. Und die Rohstoffwährungen haben ihn ganz klassisch durchpflügt.
Jede einfachste und älteste Strategie mit einem beliebigen Oszillator kann auf 5 Jahre hinaus maximale Gewinne erzielen.
Aber wie bereits bemerkt, gibt es immer etwas Neues, das sich mit den Fundamentaldaten vermischt, und daher sind die klassischen Modelle der Klassifizierung/Regression durch die Geschichte wenig nützlich (was wahrscheinlich das ist, was Prado meinte), (zumal es nur wenige große Trends gibt) und degenerieren höchstwahrscheinlich zu 2-3 wichtigsten Indikatoren.Die eigentliche Aufgabe besteht darin, den gesamten Nachrichtenhintergrund zu verarbeiten, und das ist wahrscheinlich noch näher an AGI.
Um FA nutzen zu können, muss man viel Zeit aufwenden, um systematisch für die maschinelle Verarbeitung zu digitalisieren. Dies ist für das Kollektiv machbar. Für eine Einzelperson würde dies Jahre dauern. Ich weiß, wie es geht, aber ich kann es nicht allein tun.
Kann MO die Signalqualität nach Wahrscheinlichkeit berechnen? Um dann diejenigen herauszufiltern, die eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 90 % haben
Kann das Verteidigungsministerium die Qualität von Signalen nach Wahrscheinlichkeitsgesichtspunkten berechnen? Um dann diejenigen herauszufiltern, die eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 90 % haben
Vielleicht. Bäume und Wälder. Sie können nur Blätter mit einem Grad von >= 90% auf der Trainingsfläche auswählen. Bei neuen Daten wird jedoch ein Fehler von 50 % angegeben. Dies ist für Lehrerauszeichnungen mit TP=SL. Andere Arten der Kennzeichnung können ebenfalls nach dem richtigen Prozentsatz ausgewählt werden. Aber die Rentabilität ist wahrscheinlich gleich Null, wie in meinem Fall.