Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2459
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Ich hatte dieses Ding für 2,5 Tage.
Und was hast du mir dann beigebracht, wie man einparkt?
Grüße Brüder!!!
Ich erinnere mich, dass ich es schon mehr als einmal gesagt habe, aber ich werde es noch einmal sagen. Ja, die Trainingsmethode und die NS-Architektur sind wichtig, aber viel wichtiger sind die Daten, die Sie verwenden. In vielerlei Hinsicht wird eine breite Palette von Netzarchitekturen mit gut aufbereiteten Daten gut funktionieren. Es ist selbstverständlich, dass jede Art von NS eine spezifische Vorverarbeitung benötigt, aber wenn die Eingabedaten, die Informationen, die Sie in das Netz eingeben, für das Ziel sinnvoll sind, dann wird das Ergebnis sofort sichtbar sein. Der Sinn des Grabens verschiedene Methoden der Konstruktion der NS, wenn der Ausgang nur auf die einzigartige Konfiguration noch nicht funktionieren kann.
Ich sage das nur für den Fall, dass junge Leute mitlesen :-)
zwischen Trend und Flat zu unterscheiden, um die entsprechende TS einzuschließen
die Möglichkeit, in der Zeitreihenanalyse nach "fat tails" in der Asymmetrieverteilung zu suchen, ist immer noch der Weg zu einem Vorhersagemodell, das nur auf einem Faktor basiert - dem Zeitfaktor... Und die Multifaktormodelle (auch solche, die in die Preisbildung von Futures-Optionen einfließen) können nach wie vor nur allgemein mathematisch ausgedrückt werden und natürlich die Vorhersage(die durch Daten aus statistischen Regressionsmodellen bestimmt wird) und ihr Konfidenzniveau(durch Schätzung der Modelladäquanz - z. B. Fisher's F-Kriterium usw.) sowie die Grenzen, innerhalb derer das Modell zuverlässig ist.), und die Grenzen, in denen diese Vorhersage am wahrscheinlichsten ist, - führen zu der Notwendigkeit, auch Modellfehler und Vorhersagefehler zu berücksichtigen...
- Dann werden wir all dieses Zeug in Neuronen einsetzen und algorithmische Abhängigkeiten weiterer Ereignisse von Faktorwerten und deren Fehlern ausarbeiten... -- Das heißt, wenn man es richtig macht... aber um ein solches BC (Computing System) zu bauen, das sowieso nur einen Bruchteil der Wahrscheinlichkeit in der Ausgabe hat, bin ich zu beschäftigt, wie auch immer...
danke für die Rückmeldungen derjenigen, die diese NS ausprobiert haben, aber ohne korrekte Eingabedaten wird die Ausgabe nur das sein, "was Gott zur Verfügung stellt" (was es ohne Angebot und Nachfrage sowieso nicht gibt)
... denn ich habe ohnehin den Eindruck, dass der kumulative Fehler umso größer ist, je mehr Faktoren vorhanden sind... obwohl man in seiner Analyse natürlich nur die treibenden Faktoren zuordnen sollte... aber das sind zumindest Zinssatz und Geldmenge (Daten, von denen wir als Einzelhändler an letzter Stelle erscheinen, wenn überhaupt)... wir sollten auch Nettoexporte und Nettoauslandsinvestitionen zur D & S-Analyse hinzufügen, von denen uns niemand etwas erzählt...
P.S.
Wir müssen uns also nur intuitiv auf die Kräfte der Autoregulierung der Zinssätze sowie auf monetäre und fiskalische Impulse zur Regulierung des Wechselkurses verlassen.... und warten Sie auf die echten Fahrereignisse und nicht auf den Klatsch in den Nachrichten... ein Roboter wird die beiden letzteren überhaupt nicht unterscheiden (vor allem, wenn er keine ausreichend große Stichprobe historischer Daten für eine statistisch gültige Analyse erhält)... für Nachrichten, Klatsch und Reaktionen lohnt es sich wahrscheinlich, die Geschichte zu durchforsten, um abzuschätzen, wo und wann eine Wirtschaftskrise oder ein Wirtschaftsaufschwung eintreten wird - und es gibt nur wenige Fälle, die statistisch gültig sind
Deshalb sind die langfristigen Zinssätze die besten Freunde der Analysten,
Die kurzfristigen Zinssätze sind der beste Freund des Händlers... imho (wenn man sein Verhalten studiert)... denn wenn Geld vom offenen Markt genommen wird (D & S), wird es verzinst
Hier geht es um maschinelles Lernen
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
es wird auf Ihre Kinder und Enkelkinder zurückfallen - denken Sie nach, bevor Sie die Öffentlichkeit täuschen
weil es wie ein Bumerang ist
eher wie Gülle - nicht jede Gülle ist gut für die Düngung des Bodens, der Ihnen angeboten wird... - man muss wissen, woher es kommt!... imho
(in mäßigen Dosen und von guter Qualität kann vorteilhaft sein)... Natürlich kann es sonst auch zum Bumerang werden...
Hier geht es um maschinelles Lernen
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
es wird auf Ihre Kinder und Enkelkinder zurückfallen - denken Sie nach, bevor Sie die Leute zum Narren halten
Hier geht es um maschinelles Lernen
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
es wird auf Ihre Kinder und Enkelkinder zurückfallen - denken Sie nach, bevor Sie die Leute zum Narren halten
Was hat das mit dem Verteidigungsministerium zu tun?
Mit dieser Logik kann man sogar so weit gehen, dass die Hebamme, die das Baby entbunden hat, )))))
Was hat das Verteidigungsministerium damit zu tun?
Mit dieser Logik könnte man bis zu der Hebamme kommen, die das Baby entbunden hat )))))
Es ist nur eine hübsche Verpackung für Anfänger, und innen, 0
im Inneren wird das sein, was Sie dem NS-Eingang zuführen -
(genau wie bei den Neuronen des menschlichen Gehirns)
im Inneren wird das sein, was Sie dem NS-Eingang zuführen -
(genau wie bei den Neuronen des menschlichen Gehirns)