Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2060
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Todos los gráficos de este hilo empiezan en la esquina inferior izquierda y terminan en la superior derecha ))
Ojalá viviera...
no, no todos)
Tengo dudas.
Lo he hecho, incluso lo he descrito aquí...
Sólo que fui más allá...
Pronostiqué valores de todos los indicadores, luego utilicé las previsiones obtenidas como nuevos atributos, después hice más previsiones basadas en los atributos y sus previsiones, y así sucesivamente, 7 veces, hasta que el error disminuyó...
Todo se basa en la autoorganización de MGUA o en los meta rasgos de...
Gracias por el enlace, gran chico, divertido de leer ))
Cuando se necesita describir un extremo de forma más humana que un claro y poco realista zigzag...
Por eso, es sólo una alternativa con una disposición más humana de los extremos del gráfico. Por qué no ZZ , ZZ sólo tiene un extremo, un punto, no tiene en cuenta los cambios inevitables en el mercado no estacionario...
La solución es ésta: crear un patrón de extremos y observar la correlación entre el precio actual y el patrón...
código en el mejor lenguaje del mundo )
El patrón puede ser cualquier cosa, una tendencia o cualquier cosa, lo que sea...
Esto es lo que parece en un gráfico de cálculo de correlación de ventana deslizante con líneas de señal de -0,7 y 0,7
Me parece que define los extremos de forma muy humana, así como filtra lo intrascendente de lo significativo
A continuación, puede intentar entrenar el modelo de regresión y ver qué ocurre
Cuando se necesita describir un extremo de forma más humana que un claro y poco realista zigzag...
Por eso, es sólo una alternativa con una disposición más humana de los extremos del gráfico. Por qué no ZZ , ZZ sólo tiene un extremo, un punto, no tiene en cuenta los inevitables desplazamientos del mercado no estacionario...
Para un zigzag, bastaría con enseñar a la red neuronal a predecir la longitud de un extremo: más largo que el anterior o más corto (ya que el objetivo necesita que sean largos).
Para un zigzag, bastaría con enseñar a la red neuronal a predecir la longitud del hombro: más largo que el anterior o más corto (ya que el objetivo necesita que sea largo).
Hmmm... También es una idea interesante...
¿Lo has probado?
¿Qué hay en el archivo?
Hmmm... También un pensamiento interesante...
¿Lo has probado?
¿Qué hay en el archivo?
No lo he hecho, porque no sé nada de redes neuronales y soy más tonto que un samovar.... Estuve buscando estúpidamente secciones similares, pero no siempre se repite como en el pasado.
En el archivo:
Primera columna - resultado del evento (signo positivo = brazo largo, signo negativo corto)
Segunda columna - variante del evento "brazo largo"
Tercera columna - variante de "apalancamiento corto"
En general, las dos columnas más externas representan un posible evento.
En el archivo:
Oh, ya veo... Ahora lo voy a intentar pero voy a hacer el mío, porque no has tirado precios ni señales, y no está claro cómo se construye el objetivo
y no está claro cómo se construye el objetivo
Patrones.
Cuando se necesita describir un extremo de forma más humana que un claro y poco realista zigzag...
...
...
....
Entonces puedes intentar entrenar un modelo de regresión y ver qué pasa
Entrenado...
El gris son los datos originales, el azul es del modelo
También se ha insertado una traza para que quede claro cómo se desvanece el modelo con los nuevos datos