Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und ML (Teil 29): Wichtige Tipps für die Auswahl der besten Forex-Daten für AI-Trainingszwecke"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 29): Wichtige Tipps für die Auswahl der besten Forex-Daten für AI-Trainingszwecke :

In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit den entscheidenden Aspekten der Auswahl der relevantesten und hochwertigsten Forex-Daten, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.

Mit allen Handelsdaten und Informationen wie Indikatoren (es gibt mehr als 36 integrierte Indikatoren in MetaTrader 5), Symbolpaaren (es gibt mehr als 100 Symbole), die auch als Daten für Korrelationsstrategien verwendet werden können, gibt es auch Nachrichten, die wertvolle Daten für Händler sind, usw. Was ich damit sagen will, ist, dass es für Händler eine Fülle von Informationen gibt, die sie beim manuellen Handel oder bei der Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz nutzen können, um intelligente Handelsentscheidungen für unsere Handelsroboter zu treffen.

Unter all den Informationen, die uns zur Verfügung stehen, muss es auch einige schlechte Informationen geben (das ist nur der gesunde Menschenverstand). Nicht alle Indikatoren, Daten, Strategien usw. sind für ein bestimmtes Handelssymbol, eine bestimmte Strategie oder eine bestimmte Situation nützlich. Wie ermitteln wir die richtigen Informationen für Handels- und maschinelle Lernmodelle, um maximale Effizienz und Rentabilität zu erzielen? Hier kommt die Merkmalsauswahl ins Spiel. 

Autor: Omega J Msigwa

 
Vielen Dank für Sie klar und gut geschriebenen Artikel, Es ist genau das, was ich versuchte zu verstehen und arbeitete weg, um Korrelationen selbst zu überprüfen. Vielen Dank auch für die Python-Datei, da sie eine einfache Vorlage für mich zu adaptieren macht. Ich hoffe, dass ich nach einer Analyse sagen kann: Danke, dass Sie mir die Augen dafür geöffnet haben, was möglich ist.
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