Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2778
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Los métodos de promediación de los parámetros de una serie son generalmente comprensibles, la lógica de sus creadores también es clara (no siempre y no completamente, por supuesto)). ), los indicadores se crean sobre esta base. La razón del desfase está clara. Y la posibilidad de eliminar el desfase no está clara.
No sé, hubo una idea aquí (no es mío))) ) para generar reglas a partir de indicadores de precios e indicadores y ver el resultado por señales para el comercio.
Pero esto no es una búsqueda significativa / selección de señales.
Tal vez hacer señales de los precios y sus promedios de las monedas vecinas.
En general, no entiendo el algoritmo de selección todavía.
Obviamente, se trata de niveles de extremos, velocidades de tick, tendencia, anchura del corredor de tendencia, frecuencia de los retornos de precios a los límites del corredor, en diferentes escalas de tiempo.....
Por enésima vez escribo: por el grado de conexión de información entre el rasgo (predictor) y la variable objetivo.
No miré los fractales, miré el gráfico.
Respondió con su gráfico a mi mensaje, pero sólo estaba meando en el tema desde el frenesí alcohólico. Originalmente hablaba de fractales.
Así funciona un teléfono sordo, a través de una cadena de payasos.
¿qué ves en este trozo de gráfico, qué patrón?
Si usted toma la ventana deslizante habitual, usted no encontrará ninguna dependencia estable allí
Pero si lo dibujas así. El tiempo desde el punto rojo será reversible, los incrementos avanzando desde el punto se correlacionarán entre sí con un retraso creciente. Cuanto más lejos del punto, mayor será el retraso.
La correlación será negativa, pero si reflejamos los gráficos desde el punto, será positiva.
Resulta que en este caso debemos tomarlo como punto de referencia y construir una ventana de predicción a partir de él. Esto es lo que se entiende por ventana de tartamudeo.
Técnicamente se puede hacer de diferentes maneras.
Por enésima vez: por el grado de conexión informativa entre el rasgo (predictor) y la variable objetivo.
Esto es selección por el mejor resultado. He preguntado por el algoritmo de selección primaria. ¿Por qué decidió que el resto de rasgos posibles son menos informativos que los seleccionados inicialmente?
Si se trata de sobreajustar y seleccionar basándose en el resultado de una relación informativa, y de una selección inicial basada en la ingenuidad, ése es un enfoque. Un enfoque normal, si los seleccionados incluyen los resultantes, entonces la idea funciona.
¿Existe un algoritmo para la selección inicial de predictores? Me gustaría entender la lógica. Cómo entender inicialmente cómo el rasgo está relacionado con el objetivo.
Tengo / tenemos ))) hasta ahora la misma sobre-selección, apilados, probado, entendido los recortes, vaya más lejos))))
Si se toma la ventana deslizante habitual, no se encontrarán dependencias estables allí
Pero si la dibujas así El tiempo desde el punto rojo será reversible, los incrementos en el futuro desde el punto se correlacionarán entre sí con un desfase creciente. Cuanto más lejos del punto, mayor será el desfase.
La correlación será negativa, pero si reflejamos los gráficos desde el punto, será positiva.
Resulta que en este caso debemos tomarlo como punto de referencia y construir una ventana de predicción a partir de él. Esto es lo que se entiende por ventana de tartamudeo.
Técnicamente se puede hacer de diferentes maneras.
Hehe, quieres ver fractalidad en el espejo)))))) De alguna manera hay que encontrar puntos de referencia y bordes))))))
Bonita idea, e incluso el sentido de algunos círculos en el agua, el impacto de la contraacción))))
Respondió con su gráfico a mi mensaje, sólo un desvarío borracho sobre el tema. Al principio hablábamos de fractales.
Así es como funciona un teléfono sordo, a través de una cadena de payasos.
¿Cómo son tan hábiles para (no) oírse los unos a los otros? La respuesta era sobre el gráfico de Ulad más o menos, pero no entendí la parte de los fractales tampoco))))) Pero eso no es razón para nada...))))
Cómo se os da tan bien (no) escucharos. La respuesta era sobre el gráfico de Ulad creo, pero no entendía lo de los fractales tampoco))))) Pero eso no es razón para nada...))))
Ulado me contestó con un gráfico a mi post sobre fractales, aunque nadie le preguntó por él
No importa)))))
Hey, lo entendí como una respuesta a Sanych completamente)))))
Se trata de la selección por mejor resultado. Yo preguntaba por el algoritmo de selección inicial. Por qué decidieron que el resto de características posibles son menos informativas que las seleccionadas inicialmente.
Si es sobreajuste y selección basada en el resultado de una relación informativa, y selección inicial basada en ingenuidad, ese es un enfoque. Enfoque normal, si entre las seleccionadas están las resultantes, entonces la idea funciona.
¿Existe algún algoritmo para la selección inicial de predictores? Me gustaría entender la lógica. Cómo entender inicialmente cómo se relaciona el rasgo con el objetivo.
Tengo / tenemos ))) hasta ahora la misma sobre-selección, apilar, tratar, entender los cortes, ir más lejos))))
Hay una medida de la relación de información y hay paquetes que calculan dicha medida. Le he puesto nombre, me da pereza buscarlo.
Movemos la ventana y obtenemos una serie temporal con características estadísticas propias. Si seleccionamos características con una fuerte relación de información y su fluctuación es pequeña, encontraremos una característica que tendrá una capacidad predictiva bastante constante en el futuro. Eso esperamos. Algo para mercados no estacionarios.
Olvídalo))))))
Yo lo entendí como una respuesta a Sanych en full))))))