Discusión sobre el artículo "Los bosques aleatorios predicen las tendencias" - página 5
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No lo he hecho y no le veo sentido, ya que el modelo debe construirse sobre predictores que tengan la capacidad predictiva de predecir diferentes clases. Es esta propiedad de los predictores la que garantizará que el modelo no se sobreentrene (overfitting). El artículo y el libro lo amontonan todo. Es necesario limpiar los predictores, construir un modelo y probarlo en MT4.
No estoy de acuerdo con esta postura. El objetivo último de dedicar tiempo a la investigación es obtener beneficios.
Resolvamos el problema paso a paso.
Primero, aprendamos a utilizar modelos muy complejos como cajas negras. En el artículo - 1 solo modelo, en el libro - 6 modelos. Aprendamos a evaluarlos. Con mis trabajos demuestro que los modelos muy complejos pueden utilizarse como un coche: conducimos, pero no los creamos ni los reparamos. Y luego vamos a ocuparnos de una tarea mucho más difícil: la selección de los datos de entrada para los modelos. Los predictores adecuados + el modelo = beneficio. Y cualquiera de las partes no producirá beneficios. En términos de costes laborales, la selección de predictores supone hasta el 70% del coste de creación de un sistema de negociación. Si logras encontrar los predictores. Y si no - el depósito está garantizado para ser drenado.
gpwr:
A сами пользуетесь этими методами в торговле? И каковы результаты? Я серьёзно, намекните хотя бы на результат. Например, зработал достаточно что книги писать не нужно, купил виллу в Ниццах или Багамах и теперь отдыхаю, филантропством занимаюсь, раздаю книги забесплатно.
Mucha gente espera que le den la llave del piso donde está el dinero.
Intentan explicarle cómo crear una caña de pescar que le ayude a pescar. Pero si un hombre no es pescador, dale cualquier caña y no pescará nada. Su creencia de que si le dan una supercaña se convertirá en un superpescador está profundamente equivocada.
Y nadie te lo va a demostrar, mostrar o insinuar. Quien quiere aprender - aprende, quien quiere querer - espera.
Buena suerte en tu desesperado empeño.
Abordemos el problema por etapas.
Primero aprendamos a utilizar modelos muy complejos como cajas negras. En el artículo - 1 solo modelo, en el libro - 6 modelos. Aprendamos a evaluarlos. Con mis trabajos demuestro que los modelos muy complejos pueden utilizarse como un coche: conducimos, pero no los creamos ni los reparamos. Y luego vamos a ocuparnos de una tarea mucho más difícil: la selección de los datos de entrada para los modelos. Los predictores adecuados + el modelo = beneficio. Y cualquiera de las partes no producirá beneficios. En términos de costes laborales, la selección de predictores supone hasta el 70% del coste de creación de un sistema de negociación. Si logras encontrar los predictores. Y si no - el depósito está garantizado para ser drenado.
Esto es pura cháchara. El hombre no pide que le den el dinero ganado por el autor con su modelo o modelos, pide que le demuestren que la caña, cuyo dibujo se le muestra, puede realmente pescar.
De lo contrario, el tiempo invertido en su construcción será simplemente tirado al viento
Esto es pura cháchara. El hombre no pide que le den el dinero ganado por el autor con su modelo o modelos, pide que le demuestren que la caña, cuyo dibujo se le muestra, puede realmente pescar.
De lo contrario, el tiempo invertido en su construcción se echará a perder.
Mi libro - para el principiante le dará la oportunidad de formular el problema. Para un operador de AT con experiencia - para poner a prueba sus ideas a un alto nivel muy rápidamente y a un bajo costo. Y para ambos el libro muestra maneras, aunque diferentes para estas categorías de personas, para obtener un EA viable.
Y no puedes hacer crecer el tuyo a partir de mi habilidad.
PD.
Para evaluar la eficacia del enfoque, mira el artículo en discusión. Metaquotes lo ha publicado de forma gratuita para todo el mundo.
PSPS. Todos los que lo compraron están muy satisfechos, una visión completamente inesperada, y muy cercana al AT. Sólo los patrones se buscan de forma automática, no a ojo.
vlad1949:
Mucha gente espera que le den la llave del piso donde está el dinero.
Intentan explicarle cómo crear una caña de pescar que le ayude a pescar. Pero si un hombre no es pescador, dale cualquier caña y no pescará nada. Su creencia de que si le dan una supercaña se convertirá en un superpescador está profundamente equivocada.
Y nadie te lo va a demostrar, mostrar o insinuar. Quien quiere aprender - aprende, quien quiere querer - espera.
Buena suerte en tu desesperado empeño.
Aprendo durante toda la vida y aprendo mucho. Tengo poco tiempo para todo, así que sólo aprendo lo que me resulta útil o interesante. En este caso, no veo ni interés ni utilidad para mí. Así que no perderé mi tiempo estudiando este modelo.
He mirado tu perfil. Podrías poner bastante bien Rattle, comparar kNN con modelos de él y justificar muy informativamente tu punto de vista.
Pero. En lugar de eso.
Vengo aquí para charlar
Es decir, que abiertamente, sin timidez declarar que su propósito es habitual, ordinario flud........
PS.
Habiendo probado 6 modelos de Rattle, conociendo kNN y varios otros modelos, puedo asegurarte que el andamiaje aleatorio es un modelo extremadamente útil, pero tendrás que pasar algún tiempo antes de que puedas entender "qué es interesante y qué es útil".
Aprendo durante toda la vida y aprendo mucho. Tengo poco tiempo para todo, así que sólo aprendo lo que me resulta útil o interesante. En este caso, no veo ni interés ni utilidad para mí. Así que no perderé mi tiempo estudiando este modelo.
He mirado tu perfil. Podrías poner bastante bien Rattle, comparar kNN con modelos de él y justificar muy informativamente tu punto de vista.
Pero. En lugar de eso.
Vengo aquí para charlar
Es decir, que abiertamente, sin timidez declarar que su propósito es habitual, ordinario flud........
PS.
Habiendo probado 6 modelos de Rattle, conociendo kNN y varios otros modelos, puedo asegurarte que el andamiaje aleatorio es un modelo extremadamente útil, pero tendrás que pasar algún tiempo antes de que puedas entender "lo que es interesante y lo que es útil".
No, no flud ordinario, pero flud sobre el tema y con el fin de aumentar la calidad de los artículos en este foro. De lo contrario, escriben capítulos de libros sobre modelización de diversos procesos no relacionados con el mercado, y dejan su aplicabilidad al mercado para que el lector la compruebe. Declaro con autoridad que todos estos métodos no son aplicables al mercado. Yo mismo ya lo he demostrado. Y los que escriben artículos y libros sin esas pruebas tienen un único objetivo: ganar créditos. Hay dos tipos de participantes en el mercado: los que intentan ganar comerciando y los que intentan ganar enseñando a los primeros cómo comerciar y ganar en el mercado sin tener ninguna experiencia exitosa en el comercio. Estos últimos me molestan, sobre todo cuando de forma autoritaria intentan venderte un modelo no probado o un modelo probado, pero no apto para el mercado, y ponen deberes a los lectores para que lo comprueben ellos mismos. Dicen que nosotros somos maestros y vosotros alumnos robles, id a comprobar nuestras teorías.
Se equivocan, gpwr.
En mi opinión, el objetivo de cualquier artículo es despertar el interés por un tema, materia, campo de conocimiento.... la mayoría de los lectores quieren obtener una solución universal ya hecha, aquí y ahora, con poco o ningún esfuerzo. faa1947 escribe sobre métodos de predicción y clasificación, lo que es muy raro en este recurso....
Si discutes, hazlo de forma razonada. Por ejemplo, presentando tu modelo o sus parámetros...
No es constructivo atizar al hecho de que "lo comprobé, no funcionó, muéstrame tu versión exitosa"....