Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2491
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Und als Antwort werde ich Ihnen sagen, was dieses Ereignis ist, es ist ein Wechsel des Lächelzeichens. Jetzt sitze ich da und beobachte es in Echtzeit, oder besser gesagt, ich habe es am Donnerstag beobachtet, als die großen Akteure vom Minus- ins Pluszeichen wechselten und danach der Sturz in heftiger Weise begann. Ich denke, wir sollten die Wurzel betrachten, und alles wird funktionieren, auch ohne neuronale Netze, und wenn wir ihnen dieses Werkzeug geben, wird es die Bombe sein. Er ist wie ein Singer-Rechner, wird nie müde und macht nie Fehler.
das ist Ihre Fantasie und nichts weiter.
Das ist Ihre Fantasie und nichts weiter.
Nein, sie werden von der Praxis bestätigt, aber nicht von Maschinen :-(
Das ist keine Vereinfachung, sondern eine Alternative, die schneller funktioniert und die es ermöglicht, mehrere Computer im Stapel zu verwenden, um eine Lösung zu finden!
Ich spreche von einem globalen Nutzen für andere, um es sozusagen populär zu machen.
Nur zu! Ich bin dafür!
Nun, unser Mischa macht das Gleiche, seine "Anfangsregel" ist die "TC-Sequenz", mit der er seine AMO trainiert.
Sie tun ein und dasselbe (absolut), Sie nennen die Dinge nur mit unterschiedlichen Namen...
Aber Ihr Ansatz ist klüger, weil Sie eine beliebige "Startregel" wählen können und er ist an einen gebunden...
Die neue Methode, über die ich nachdenke, besteht darin, solche Regeln, die ich als signifikante Ereignisse bezeichne, im automatischen Modus zu finden, dann ein Modell für jedes Ereignis zu trainieren und, was am wichtigsten ist, den Einfluss vergangener Ereignisse auf das aktuelle Ereignis und dann auf die Zukunft zu berücksichtigen. Der Einfluss wird in Form von Wahrscheinlichkeitswellen ausgedrückt, die von unterschiedlicher Länge und Vorhersagekraft sein können. So kann eine Stichprobe für jeden Balken in Stichproben signifikanter Ereignisse unter Verwendung grundlegender Prädiktoren unterteilt werden, die dann kombiniert werden, um für jeden Balken zu funktionieren, wodurch ein komplexes Modell entsteht.
Im Übrigen tue ich das Gleiche, vor allem, wenn ich meinen AMO mit 100 Millionen Prädiktoren füllen will, was ohne Komprimierung/Einschränkungsregel/TC-Regel technisch einfach unmöglich ist.
Dafür habe ich eine "Wissensbasis" erfunden, so dass ich nicht 100 Millionen Prädiktoren in einer Tabelle aufbewahren muss, sondern AMO die richtigen aus dem richtigen Ordner zur richtigen Zeit aufruft, aber das ist noch in der Denkphase...Ist es möglich, mit 100k Prädiktoren zu trainieren? Ich wähle die Prädiktoren durch Quantisierung aus, überprüfe die Vorhersagekraft jedes Quantils des Prädiktors und finde in der Regel einige Proben mit besserem Training. Ich plane, on the fly Prädiktoren zu generieren, die von anderen abgeleitet sind, und sie sofort zu überprüfen. Wenn es in der resultierenden Stichprobe Sinn macht, speichere ich die Einstellung separat und verwende sie als zusätzliche Transformation, bevor ich die Modelldaten als Ebene in NS einführe.
Und als Antwort werde ich Ihnen sagen, was dieses Ereignis ist, es ist ein Wechsel des Lächelzeichens. Jetzt sitze ich da und beobachte es in Echtzeit, oder besser gesagt, ich habe es am Donnerstag beobachtet, als die großen Akteure vom Minus- ins Pluszeichen wechselten und danach der Fall ernsthaft begann. Ich denke, wir sollten die Wurzel betrachten, und alles wird funktionieren, auch ohne neuronale Netze, und wenn wir ihnen dieses Werkzeug geben, wird es die Bombe sein. Er ist wie ein Singer-Rechner, wird nie müde und macht nie Fehler!!!!
Was zeigen die Tests? Schließlich reicht es aus, Statistiken zu sammeln und dann über die Online-Integration nachzudenken.
Ich handele auch wunderbar mit meinen Händen - 70 % der gewinnbringenden Geschäfte, aber der Markt fordert seinen Tribut, wenn es einen emotionalen Zusammenbruch gibt...
Was zeigen die Tests? Schließlich müssen Sie nur Statistiken sammeln und dann über die Online-Integration nachdenken.
Hands I auch wunderbar handeln - 70% der profitablen Trades, aber der Markt nimmt seinen Tribut, wenn es einen emotionalen Zusammenbruch...
Ich habe das Gleiche :-(
Was zeigen die Tests? Schließlich reicht es aus, Statistiken über sie zu sammeln und dann über eine Online-Integration nachzudenken.
Ich handele auch wunderbar mit meinen Händen - 70 % der Geschäfte sind profitabel, aber der Markt fordert seinen Tribut, wenn es einen emotionalen Fehler gibt...
Die Tests zeigen nichts, da es keine Datenerfassung gibt, aber wenn ich mit meinen Händen erfolgreich bin, dann schafft es die Maschine zu 100%... Im realen Handel gibt es einige Nuancen der Antizipation vor der Schlüsselentscheidung. Und die Balkenentscheidung mit einer Verzögerung von 1-3 Balken, wenn das Smile nicht anzeigt, was jetzt ist, sondern was im nächsten Balken oder in einem Balken usw. sein wird, hilft nicht immer, aber wenn nach dem Clearing Ihr Smile sein Vorzeichen von +100 auf -250 auf diesem Clearing ändert!!!!!
Und Sie erkennen mit Zuversicht, dass die nächste ist NUR verkaufen, und schauen Sie jedes Signal der Sequenz ist einfach nach unten interpretiert und das ist alles, die effektivste Taktik !!!!!!!
Eine neue Methode, über die ich nachdenke, ist das Auffinden solcher Regeln, die ich signifikante Ereignisse nenne.
Nun, richtig... Nun stellen Sie sich vor: Damit ein Trend beginnt, brauchen wir eine Reihe/Abfolge solcher "signifikanter Ereignisse" (SV), und viele SVs sind z.B. einen Monat vor dem aktuellen Kurs passiert.
Können Sie sich das vorstellen?
Und jetzt - >
Ist es sinnvoll, mit 100k Prädiktoren zu trainieren?
-- Überlegen Sie sich, wie viele verschiedene Zählersequenzen es gibt, nach denen man suchen kann, und es sind Billionen von ihnen.
Und es kann nicht in einem gleitenden Fenster (tabellarische Daten) gemacht werden, wie Sie es jetzt tun (und alle anderen), wenn Sie einen Preis in einem gleitenden Fenster nehmen, sind 2 Prädiktoren genug, um es alles zu beschreiben, aber es ist nutzlos.