Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1136
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
Indicador Heiken Ashi sin ajustes.
Oh, hombre... el cuadro no es serio
Todos sabemos que cualquier indicador puede ajustarse a una parte de la historia para convertirse en un gri al, lo mismo puede hacerse para "cualquier parámetro" sólo para ajustarse a la historia, esto es para ***, para los vendedores de "griales"
Todo esto es muy fácil de comprobar, montar un indicador en una bandeja y luego hacer un backtest en el OOS (una vez), en un gran trozo de historia para tener al menos 500 operaciones, el error es inversamente proporcional al cuadrado del número de operaciones.
Hmm, no sé si publicar aquí o en el tema de humor:
Por la mañana he desactivado el bloqueo de anuncios en el navegador en tvbox androide para RBC prohibido para banozer (en la televisión utilizada para navegar por la red), ahora me sorprendió que yo estaba en los sitios comenzaron a ofrecer para inscribirse en cursos de aprendizaje automático, hasta que recordé que banozer está desactivado, a los cursos de pago durante 12 semanas, no va a, pero el programa de formación de forma gratuita promete dar, ¿hay un programa de formación para el MOE? - ¡Algo necesario cuando se quiere tirar de la teoría!
SZS: Estoy teniendo un mal día, al final me han secuestrado la bandeja de spam, hace dos años empecé una nueva, tengo que volver a empezar, para todo tipo de regs de izquierdas... Lo haré mañana.
https://www.youtube.com/watch?v=qLBkB4sMztk&list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC
hay una lista de reproducción a la derechaEntonces, ¿dices que no hay nada más explicativo que Vorontsov en la web sobre MdD en ruso?
He dejado a Vorontsov para más adelante. Ya me he hecho una página de YouTube, mientras sigo atascado en la teoría, muchos detalles que no están escritos en los artículos o en los foros.
En general, todo es igual.
No sé qué estudiar, lo sé casi todo )))Me interesaba hacer una IA que aprendiera a operar por sí misma, sólo con los precios, sin un profesor o información experta. He subido lo que he hecho a la kodobase, luego lo mejoraré.
Ya lo he descargado de kodobase.
por ejemplo, no se ha resuelto la cuestión de la mejor elección de las salidas (automáticas, por supuesto, sin intervención)
Me interesaba hacer una IA que aprendiera a operar por sí misma sólo con los precios, sin necesidad de un profesor o información experta
Esta es la IA (inteligencia artificial fuerte) que creó la matriz y enfrentó a los rusos con los estadounidenses.
Búscalo enhttps://cloud.mail.ru/public/HRZX/uS3xg38cg dicen que es un SII pero torcido.
Hay una versión sencilla de Andriy Kuchemenko, un activista de Bandera:
void AI()
{
std::map<std::string, std::string> memory; // Словарь
while (true) // цикл
{
cout << "enter question" << endl; // попросить ввести вопрос
string question;
cin >> question; // ввести вопрос с клавиатуры в переменную question
string answer = memory[question]; // запросить вопрос в словаре
// если в словаре есть такой ответ(не пустой) то вывести ответ на консоль
if (answer != "") cout << question << " this is " << answer << endl;
else // если нет в словаре ответа попросить ввести ответ
{
cout << "enter answer" << endl;
std::cin >> answer;
memory[question] = answer; // записать пару вопрос-ответ в словарь
}
}
}
Estaba haciendo un poco de culling de hojas de árbol y descubrí que estoy colgando alrededor de cero en el período de prueba (M1), y creo que es una mierda - maté casi un año en todo este MO, y luego probé accidentalmente un EA con otro TF (M5), y de repente mostró un resultado normal, comenzó a probar diferentes TFs y encontró otro con buenos resultados (M2), tanto en el período de entrenamiento como en el de prueba. Periodo de formación de la minuta de 2015 a 2017 inclusive, pruebas sobre 2018.
¿Es una casualidad o una manifestación de la fractalidad?
El periodo de formación es sólo M1.
Me interesaba hacer una IA que aprendiera a operar por sí misma, sólo con los precios, sin un profesor o información experta. He tirado lo que he hecho en el kodobase, ya lo mejoraré más adelante.
Ya lo he descargado de kodobase.
por ejemplo, no se resuelve la mejor elección de las salidas (automática, por supuesto, sin manipulación)
Por lo que he entendido el agente señala aleatoriamente para abrir órdenes en el probador, y al final el bosque se construye sobre muestras recogidas mediante polinomios.
Creo que las entradas se pueden marcar por diferencia de precio y sin órdenes, por supuesto, IMHO, pero para buscar salidas, con el máximo beneficio, sólo para...
Por lo que entendí el comerciante señales al azar para abrir órdenes en el probador, y al final el bosque se construye en las muestras seleccionadas a través de polinomios.
Creo que se pueden marcar las entradas por diferencia de precio y sin órdenes, por supuesto, IMHO, pero para buscar salidas, con el máximo beneficio, sólo por ejemplo...
1º sí, y los polinomios se pueden cambiar por lo que se quiera, así como el propio bosque por otra cosa
En segundo lugar, no lo entiendo.
1º sí, y los polinomios se pueden cambiar por lo que se quiera, así como el propio bosque por otra cosa
La 2ª no la cogió del todo
La 2ª es sobre por qué el disparo aleatorio de órdenes debe buscar entradas, porque están definidas casi sin ambigüedad como máximos y mínimos de la PA existente, mientras que las salidas son menos inequívocas, eso es lo que podemos buscar.
Por salidas nos referimos a las marcas de compra y de venta (de cualquier tipo). No considero ningún algoritmo especial de salida de posiciones, porque una señal de venta es una señal natural para cerrar una orden de compra(aunque puede ser erróneo, no lo he pensado)
Por lo tanto, esta es una tarea interesante - cómo muestrear las marcas al azar, a partir de alguna distribución, o mediante la enumeración de distribuciones con el fin de obtener un conjunto de estrategias únicas y seleccionar la mejor entonces
en otras palabras, cómo cambiar una función de recompensa de manera eficiente