Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1257
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el éxito depende de la suerte que acompaña a los tontos, sólo ellos pueden hacer ME y hacer que parezca prometedor;)
Tienes razón, los inteligentes suelen tener mala suerte en la vida porque tienen miedo al riesgo, cosa que los tontos simplemente no ven, los inteligentes a veces necesitan actuar como un borracho, vigorosamente a escondidas, como opción para tomar decisiones y actuar bajo la influencia.
¿Conoces ese "algo", esa "estrategia básica (BS)"?
Toma cualquier BS para empezar. MO mostrará su rendimiento y potencial de desarrollo, si es que lo hay). Entonces, cambia el BS o lo desarrolla.
Todo sigue igual que sin el MOA. MO no sustituye a la cabeza).
Selección decaracterísticas mediante algoritmos genéticos en R
Este es un post sobre la selección de características mediante algoritmos genéticos en R, en el que haremos un rápido repaso sobre:
Toma cualquier BS para empezar. El Ministerio de Defensa mostrará su rendimiento y su potencial de desarrollo, si lo hay). Entonces, cambia el BS o lo desarrolla.
Todo sigue igual que sin MO. No hay nada que sustituya a la MO)).
Ya he mostrado cómo funciona para mí y he sugerido mi objetivo que define las tendencias y los flujos, en los que se puede operar cualquier estrategia de impulso y de canal, respectivamente.
El mal ejemplo es contagioso
Los mensajes fueron borrados de nuevo...(
El mal ejemplo es contagioso.
es "comer" y de todos modos nadie lo discutirá aquí, así que lo he borrado para no perturbar el idilio)
de todas formas nadie lo discutirá aquí, así que lo he borrado para no perturbar el idilio)
Al menos mantén artículos interesantes en tu blog. Aquí nadie borra la basura, detrás de la cual es difícil encontrar algo interesante.
Para entender los árboles bayesianos hay que leer primero el algoritmo de Metrópolis-Gastnigs, algoritmo de Monte Carlo sobre cadenas de Markov, por analogía con los árboles
el propio documento del BART
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Documentos_de_investigación/BART%20junio%2008.pdf
la cuestión es que no están reentrenados y dan una estimación de salida probabilística (posterior)
Para entender los árboles bayesianos hay que leer primero sobre el algoritmo de Metrópolis-Hastnigs, el algoritmo de Monte Carlo sobre cadenas de Markov, la analogía con los árboles es
el propio documento del BART
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Documentos_de_investigación/BART%20junio%2008.pdf
la cuestión es que no se reentrenan y dan una salida probabilística (posterior)
Un montón de fórmulas ((