Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1631
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micha! ¿respondes a mi pregunta de la página anterior o no? ¿he entendido bien tu afirmación?
Si se construyen incrementos a partir de un objetivo, será la normalización, que se encuentra en el rango de valor real y podría ser desplazado a 0:1 rango.
Si hablamos de previsión, el objetivo debe retrasarse un poco, para pensar hoy en el mañana. Nuevamente, puedes tomar el signo de la pendiente y llevarlo al rango de 0:1. Pero sólo se sabría la dirección pero no la profundidad del pronóstico. Lo que también requiere recursos adicionales de la red. En general ZigZag (si es él) no es realmente un buen objetivo, porque para la clasificación no tiene sentido, pero para el pronóstico es mejor tomar otro, el de último valor.
Basándome en mi trabajo, es cierto que mi objetivo tampoco tiene un valor extremo. Es decir, el resultado de la señal actual no se conoce porque está en curso. Por eso, indico 1 (obligatoriamente) 2 señales adicionales para ver cómo funciona el modelo en general. Aunque tengo el período de prueba antes del de formación, sigo haciendo 2 señales, pero no más.
Eso es imposible, parece que no estás al tanto.
¡Micha! ¿Vas a responder a mi pregunta de la última página o no?
De nuevo, estás normalizando usando una función. Intenta hacerlo con matemáticas sencillas con la resta o puedes utilizar la fórmula de Reshetov. double x0 = 2,0 * (v0 + mínimo) / máximo - 1,0. Entonces no habrá problemas de interpelación ni de transformación inversa. No sé cómo esta función hace esta normalización....
¿De qué estás hablando? ¿Estás borracho o qué? :) Te pedí tu artículo y tu algoritmo.
Lo duplicaré
Eso es imposible, parece que estás fuera de onda.
hay una ardilla ahí dentro :)
Es raro que te llame mikha, y con minúscula :-(
Todo esto está mal. El artículo está desfasado en cuanto al contexto. En cualquier caso, no pude conseguir una mejora con ella. Intenté multiplicar los datos de entrada cambiando el contexto y así tejerlos en la entrada, pero no conseguí una mejora cualitativa, pero tampoco pude terminar mi trabajo en esta dirección. Es decir, si es posible, renovaría mi experiencia con el contexto.
Vamos a repasarlo por orden.
1) Todos correctamente reducimos matemáticamente la muestra sin cambiar el intervalo de tiempo. Alternativamente, podemos eliminar los datos innecesarios mediante condiciones simples y así aumentar el intervalo de tiempo, si la calidad de la red entrenada es satisfactoria.
2) El contexto del mercado sólo tiene nueve estados. Así que podemos construir nueve modelos, cada uno de los cuales está entrenado y funciona en su periodo específico de contexto. Pero aquí sale a relucir otro problema de obsolescencia de datos. Esto significa que si un modelo funcionó hace tres días durante la jornada, no tendrá en cuenta lo que ocurrió ayer cuando lo encendamos hoy y sea importante para el mercado. Aquí es donde entra el talón de Aquiles del uso del contexto, por lo que intenté entrelazarlo con los datos de entrada a través de la multiplicación, pero tampoco funcionó aquí. Pero aún así tendría que manipularlo.
3) Esto es un lío. Todo está amontonado. Déjeme explicarle. La secuencia tiene dos señales de compra y venta y estas señales son independientes entre sí. Si tomamos SOLO las señales de compra de la estrategia básica, obtendremos una estrategia básica más estable en la que las señales de compra dependen unas de otras. Esto significa que no podemos obtener dos señales con varias barras de diferencia, a diferencia de lo que ocurre con la Secuencia completa, donde la aparición de la señal de compra no depende de la aparición de la señal de venta.
En cuanto a la formación en el optimizador Rechetov (espero que nadie piense que estoy promoviendo mi artículo allí), pero tomé muchas ideas de él. Se entrenan dos polinomios, es decir dos rejillas, donde con la misma respuesta es SI, con la misma respuesta es NO, con diferentes respuestas es NO. La muestra se divide en dos chatsi traine y test, donde para un polinomio traine para el otro es test y viceversa. Entrenamiento cruzado. Pero al final, si tomamos de una red la sección de prueba y de otra red la sección de prueba, este será nuestro conjunto de entrenamiento.
4)5)6) Efectivamente, he intentado hacer modelos multinivel, donde las entradas del primer nivel, las salidas del segundo nivel del primero, etc. Recuerdo que Maxim llegó a llamar a este método científicamente, pero ahora no lo hago, porque es demasiado complicado. Por el momento, sólo el primer nivel es suficiente. Este enfoque me parece adecuado para las tareas de mayor nivel. Digamos que mi TS está trabajando 1 semana. Con este enfoque, creo que podemos aumentar la vida útil de la ST, pero no de forma significativa. Es decir, los siguientes niveles tratarán de ocultar los errores de los niveles inferiores. Si te he entendido bien.
Y sí, he estado bebiendo. Tengo un par de cervezas para hablar. ¿Dónde diablos está Trickster????? He pensado en algo para él... :-)
Es raro que te llame mikha, y con minúscula :-(
sin ánimo de ofender)
No es así, parece que estás fuera de onda.
Hombre, ahora te estás volviendo más joven..... Lo sé, así que escucha atentamente que te lo digo por penúltima vez (la última vez será un vídeo). Es por gente como tú que quiero hacer un vídeo, para no tener que explicar la esencia de la existencia cada vez. Existe un modelo causal de formación de precios. No es temporal, sino causa-efecto. Por lo tanto, la razón del cambio de precio son los siguientes factores.
En primer lugar, los Optionistas forman la expectativa del mercado deformando la sonrisa de la volatilidad. Entonces según esta expectativa o internet (los ópticos pueden equivocarse) hay un volumen de negociación con un delta. El volumen muestra el número de participantes delta indica la dirección del volumen negociado + el interés abierto. Sólo entonces el precio cambia de acuerdo con el volumen negociado, y sólo entonces los indicadores cambiarán los valores que TODOS están tratando de utilizar para la predicción de precios. Es decir, usted está tratando de predecir la causa. Entonces, ¿quién de nosotros está fuera de contacto? ????
Aquí para la IS todos estos datos están ahí, pero para el bitcoin ¿hay? Así que no pi...di.... Porque no tengo suficiente nervio contigo. Aprendan lo básico, señores..... Por eso mi enfoque funciona, a diferencia del tuyo. El suyo también puede ser factible, pero si no se basa en el modelo mencionado, la probabilidad de aleatoriedad en su trabajo es alta. ¿Alguna pregunta?