Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3308
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Bien, permítame hacerle una pregunta sencilla: ¿puede estimar sin ambigüedades lo que usted llama "meseta"? - ¡¡¡¡si puedes, entonces describe la estimación para que lo que tienes en la meseta tenga el máximo valor de estimación!!!! - es tan dificil de entender, haz la estimacion sin ambigüedades para que lo que necesitas encontrar tenga la maxima estimacion posible.
Una vez más, si el máximo no es lo que quieres al optimizar, entonces estás utilizando la estimación equivocada.
En el probador la estimación es a ojo: cuanto más grueso sea el verde y más parte del gráfico esté ocupada por verde continuo, preferiblemente de la misma intensidad, mejor. Y si el gráfico parece un tablero de ajedrez, el TS no tiene remedio.
No necesitamos un modelo óptimo. Además, la propia palabra "modelo" no implica optimalidad. Un modelo es una cierta tosquedad de la realidad, y el grado de tosquedad es la experiencia, o más bien la suerte, del creador del modelo.
En el probador, la evaluación es a ojo: cuanto más grueso sea el verde y más parte del gráfico esté ocupada por verde continuo, preferiblemente de la misma intensidad, mejor. Y si el gráfico parece un tablero de ajedrez, el ST no tiene remedio.
No necesitamos un modelo óptimo. Además, la propia palabra "modelo" no implica optimalidad. Un modelo es una cierta tosquedad de la realidad, y el grado de tosquedad es la experiencia, o más bien la suerte, del creador del modelo.
no has respondido a mi pregunta.
¿Es posible evaluar inequívocamente lo que tú llamas "meseta"?
No me interesa teorizar. Hay un probador, tiene sentido. No hay necesidad de buscar una meseta en el modus operandi.
No me interesa teorizar. Hay un probador, tiene sentido. En el modus operandi la búsqueda de la meseta no vale la pena.
es una cuestión de práctica.
Así que, una vez más, ¿es posible estimar sin ambigüedades lo que usted llama "meseta"?
Cree una evaluación que tenga en cuenta el número de aciertos en el rango especificado de valores de "meseta", no le interesará todo lo que esté por encima y por debajo de esta meseta, por lo que la meseta tendrá el máximo valor posible en dicha evaluación. su optimización se reducirá a encontrar el valor máximo de la evaluación que describa esta meseta.
eso es exactamente de lo que trata esta práctica.
Así que, una vez más, ¿es posible evaluar sin ambigüedades lo que usted llama "meseta"?
De nuevo, verde sólido en el probador.
Una vez más: color verde sólido en el probador
¿Qué tiene que ver esto con el comprobador y qué tiene que ver con el color verde?
Si respondes a mi pregunta, dejarás de buscar esta notoria meseta.
¿qué tiene que ver un probador con el color verde?
Si respondes a mi pregunta, dejarás de buscar la proverbial meseta.
No necesito una respuesta a tu pregunta. Si encuentro la respuesta, ¿adónde iré con ella? ¿Cuál es el valor práctico de responder a su pregunta?
¿En qué parte de la EA insertaré la respuesta a su pregunta? ¿Dónde inserto la respuesta a su pregunta en el MdD?
¿Por qué formular cien veces una pregunta cuya respuesta no necesito?
Andrew confunde el entrenamiento de NS con la optimización de sus parámetros, supongo.
ambos son una especie de optimización, que es un poco desconcertante cuando un gatito ha tenido un montón de comida se vierte sobre él. parece que hay optimización de los alimentos en todas partes y no está claro qué comer
No necesito una respuesta a su pregunta. Si encuentro la respuesta, ¿adónde voy a ir con ella? ¿Cuál es el valor práctico de la respuesta a su pregunta?
¿En qué parte de la EA insertaré la respuesta a su pregunta? ¿En qué parte de la OI pondré la respuesta a su pregunta?
¿Por qué formular cien veces una pregunta cuya respuesta no necesito?
Aquí está la respuesta a su pregunta (o más bien a mi pregunta original a usted):
cambia el signo de la línea discontinua roja que está fuera de rango, lo que quede en el intervalo deseado tendrá la máxima puntuación de lo que buscas, por lo que la optimización se reducirá a encontrar el MÁXIMO. lo que buscas tendrá la máxima puntuación posible.
Pero esta no es la forma correcta, la forma correcta es utilizar una puntuación que inicialmente tenga un máximo en el lugar que estás buscando.
Esto es válido para todo, entrenamiento de redes neuronales, optimización de funciones, optimización de estrategias, todo.
Por lo tanto, la afirmación "no necesitas buscar un máximo, necesitas buscar una meseta estable" es inherentemente errónea, indicando el uso erróneo de la estimación.
Supongo que Andrew confunde la formación en NS con la optimización de sus parámetros.
ambas cosas se parecen a la optimización, lo cual es un poco desconcertante cuando a un gatito se le ha echado mucha comida encima. parece que hay optimización de comida por todas partes y no está claro qué comer