Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1833
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¿que profesionales? quieren predecir el mercado leyendo tweets
Siempre es posible hablar, siempre que la persona con la que se habla sea tolerable))) Si creas algo, todo comienza con la fijación de un objetivo y la comprensión del mismo.
El algoritmo para encontrar eventos y luego repetir una cadena de eventos y hacer una predicción basada en una imagen incompleta, ¿o algo está mal?
¿O algo más?
Ya he hecho dos dibujos, creo que lo he explicado todo, pero me explico muy mal, desde luego no tengo esos conocimientos.
Te lo diré de otra manera, escribe lo que no te quede claro, ya he hecho dos dibujos, creo que lo he explicado todo, pero me explico mal, definitivamente no tengo eso
El algoritmo consiste en encontrar eventos, luego replicar la cadena de eventos y hacer predicciones basadas en una imagen incompleta.
Esto es lo que he entendido de las fotos, ¿es correcto o no?
Ya está, lo hice ayer, a veces funciona
Quieren predecir el mercado leyendo tweets.
Quieren atornillar el FA muy probablemente a través de MO, pero necesitan algo de lógica allí primero, aunque tal vez puedan encontrar una correlación con las redes sociales o los marketplaces.
Además de los m-plays es posible atornillar el programa de ventas al precio de las acciones indirectamente.
El algoritmo consiste en encontrar eventos y luego repetir una cadena de eventos y hacer una predicción basada en una imagen incompleta.
Esto es lo que he entendido de las fotos, ¿es esto correcto o no?
Por ejemplo, agrupando el precio en 10 grupos...
Lo que es un cluster es algún tipo de patrón que se repite - un "patrón"
Un grupo tiene un número por día. Ocasionalmente de 1 a 10
El precio en forma de racimo tendría el siguiente aspecto
1113333555433377779991010103333222288888
elegimos al azar la combinación, por ejemplo, 1593
buscarlo en el precio
1113333555433377779991010103333222288888
este será el patrón resultante
recoger todas las situaciones con este patrón y mirar las estadísticas de rentabilidad
puede haber cientos de clusters, puede construirlos sobre cualquier dato, los clusters pueden ser sustituidos por reglas de registro por ejemplo, esto será más claro
Por ejemplo, agrupar el precio en 10 grupos...
Qué es un cluster - es un tipo de patrón que se repite - un "patrón"
Un grupo tiene un número por día. Ocasionalmente de 1 a 10
El precio en forma de racimo tendría el siguiente aspecto
1113333555433377779991010103333222288888
elegimos al azar la combinación, por ejemplo, 1593
buscarlo en el precio
1113333555433377779991010103333222288888
este será el patrón resultante
recoger todas las situaciones con este patrón y mirar las estadísticas de rentabilidad
puede haber cientos de clusters, puede construirlos sobre cualquier dato, los clusters pueden ser sustituidos por reglas de registro por ejemplo, será más claro
¿En qué datos? No hagas esta tontería con los números, sólo con las agrupaciones
¿Con qué datos? No es tan bueno con los incrementos.
¿Qué datos debemos usar? No hagas esta mierda con los números, sólo con los racimos.
¿De qué datos? No funciona muy bien en datos graficados.
Los gradientes son la cosa más tonta que se puede hacer con los precios, luego AMO ni siquiera ve una simple tendencia lineal en los datos
Espera, lo dibujaré.
primero necesitamos muchos prototipos (preparación de datos)
ir a una ventana deslizante sobre los datos, en la ventana deslizante, siempre está el último precio
no necesitamos todos los precios porque los precios más allá de 100 pips del último precio apenas influyen en el último precio
Por eso recortamos todos los datos innecesarios y dejamos sólo la gama verde en el precio
entonces
y renormalizamosen precio respecto alúltimo precio
luego se dividen en grupos
Así que enseñas al modelo a ver los mismos grupos en el precio en diferentes datos y después de aprenderlo empiezas a buscar patrones
incrementos es la cosa más tonta que se puede hacer a los precios, entonces AMO ni siquiera ve una simple tendencia lineal en los datos
déjame hacer un dibujo.
primero se necesitan muchos prototipos (preparación de datos)
ir ventana deslizante en los datos, en la ventana deslizante siempre está el último precio
ingenioso ))
ve todo en incrementos pero el error es demasiado grande
No necesitamos todos los precios ya que los precios más allá de los 100p del último precio apenas tienen efecto sobre el último precio.
Así que recortamos lo que es excesivo y dejamos sólo la gama verde en el precio
entonces
y hemos renormadoen precio con respecto alúltimo precio
y si hay una tendencia fuerte, casi no habrá precios en el rango
y siempre hay un número diferente de características