Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1521
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Vaya, incluso en ruso, gracias.
Empezamos con buena salud y terminamos con las olas de Elliott. No se han propuesto métodos matemáticos para predecir los tiempos financieros, salvo para determinar la persistencia de la serie, que ya está clara.
esto es simplemente confuso.
La primera comenzó con buena salud y terminó con las olas de Elliott. No se han propuesto métodos matemáticos para predecir los tiempos financieros, salvo para determinar la persistencia de la serie, que ya está clara.
Es un desastre.
Así que, otra vez nada nuevo, eh.
Así que seguiré trabajando para dividir el árbol.
El gráfico muestra las iteraciones de división con sus hojas (X) en forma de acumulación de beneficios para cada hoja (Y) de la división fuera de la muestra de entrenamiento.
Del gráfico se deduce que la división del árbol puede producir cadenas lógicas alternativas, incluso las que describen una zona diferente del espacio, pero con los mismos o mejores resultados.
El problema aquí es que hay que combinar todas las hojas en un sistema y darles pesos basados en su correlación entre sí y en la cobertura completa del espacio muestral, y no sé qué fórmulas usar en este caso, por desgracia.
Así que, de nuevo nada nuevo, eh.
Así que seguiré dividiendo el árbol.
El gráfico muestra las iteraciones de división con sus hojas (X) como una acumulación de beneficios en cada hoja (Y) de la división fuera de la muestra de entrenamiento.
Del gráfico se deduce que la división del árbol puede producir cadenas lógicas alternativas, incluso las que describen una zona diferente del espacio, pero con los mismos o mejores resultados.
El problema aquí es que todas las hojas deben ser ensambladas en un sistema y se les debe dar pesos basados en su correlación entre sí y en la completitud de la descripción del espacio muestral, y no sé con qué fórmulas operar en este caso, desafortunadamente.
Me he dado cuenta de que si se divide el mercado en estados condicionales, se entrena el modelo para cada uno de ellos y se pasa de uno a otro, los resultados son mejores
eso es lo que estoy haciendo con hmm.
He observado que si se divide el mercado en estados condicionales, se entrena el modelo para cada estado y se pasa de uno a otro, los resultados son mejores
para eso está hmm.
Tiene sentido que sea mejor, pero ¿cómo distinguir los estados?
Lógicamente, es mejor, pero ¿cómo se distinguen los estados?
O bien en autómatas (agrupación), sin profesor. Es decir, se distinguirán varios estados ocultos, que evidentemente se diferenciarán por stat. estadísticas. Los ejemplos anteriores fueron lanzados.
o al azar
O bien en autómatas (agrupación), sin profesor. Esto significa que se seleccionarán varios estados latentes, que obviamente diferirán en estatus. estadísticas. Los ejemplos fueron lanzados arriba.
ya sea al azar
¿Se ha encontrado algún método de agrupación para esto? Después de todo, debería tener, digamos, transiciones suaves de cluster a cluster, si identifica tendencias globales, debería haber algún tipo de sensibilidad y lógica de transición de un estado a otro.
¿Se ha encontrado algún método de agrupación para esto? Después de todo, debería tener, digamos, transiciones suaves de cluster a cluster, si identifica tendencias globales, debería haber algún tipo de sensibilidad y lógica para la transición de un estado a otro.
ya escribieron sobre HMM
Los chicos de las escaleras están patinando contra dipmind (accidentalmente atrapados por ellos)
También estoy leyendo sobre la IA en los juegos, pero hay muchos bots de juegos que no son SN que utilizan árboles de decisión.
También he leído sobre la IA en los juegos, pero mucha de la lógica de los bots de los juegos, que no es la suya, suele utilizar árboles de decisión.
He encontrado el algoritmo Rete, no sé por qué, pero nunca he oído hablar de él, he encontrado una lectura, pero es demasiado grande - 1000 páginas, algo en él...
También he leído sobre la IA en los juegos, pero hay mucho trabajo no relacionado con la lógica de los bots de los juegos, a menudo utilizando árboles de decisión.
Me encontré con el algoritmo Rete, no sé por qué, pero nunca he oído hablar del algoritmo Rete, encontré una lectura, pero es un volumen muy grande de 1000 páginas, hay algo en él...
Bueno, no hacen refuerzos en los árboles...
Tengo que jugar mucho, ¿cómo puedo reciclarlas?