Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2075
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Mucha gente lo ha probado. Yo incluido. Se pueden hacer MA sencillos y filtros de paso de banda complejos.
Todo lo que se puede construir a partir de barras NS/forest puede replicarse fácilmente
¿A qué se refiere con facilidad? ¿Puede dar cifras o detalles?
No puedo hacerlo fácilmente.
Acabo de tratar de reconstruir un CCI con el período 14, que fue construido utilizando sólo las garras
Estaba recibiendo un retorno de clowes en una ventana cuadrada de tamaño 20
Así que las devoluciones apestan))
Pero si normalizo el original (no los retornos) en un borde 0-1 cada observación, se ve mejor
Todo lo que pueda construirse a partir de barras que la NS/fortaleza puede replicar fácilmente.
Tal vez me equivoque, pero la lógica me dice que los árboles no pueden hacer cálculos, lo que significa que no pueden crear un nuevo objeto a partir de números, pero una red puede transformar una serie de números y crear una nueva característica de la que aprender.
Tal vez me equivoque, pero la lógica sugiere que los árboles no pueden hacer cálculos, lo que significa que no pueden crear un nuevo objeto a partir de números, pero una red puede transformar una serie de números y crear una nueva característica para el aprendizaje.
Sí, es cierto, sencillamente, las redes son capaces de interpolar dentro de sí mismas (de inventar (en el buen y en el mal sentido))
y la madera sólo puede ajustarse bien
Esta tarea no sirve de mucho, pero como resultado podemos juzgar lo bien que procesamos/normalizamos los datos y en general su calidad, y no está mal saber que la parrilla no funciona no porque sea tonta, sino porque no representamos bien los datos, o viceversa.
Ahí tienes, un simple experimento, pero ganas en comprensión ))
Tal vez me equivoque, pero la lógica me dice que los árboles no pueden hacer cálculos, lo que significa que no pueden crear un nuevo objeto a partir de números, pero una red puede transformar una serie de números y crear una nueva característica para el aprendizaje.
No pueden computar, son como una base de datos de acceso muy rápido: sólo recuerdan.
Recordarán que el SSI o cualquier otro indicador tenía tal o cual valor con tal combinación de insumos. Si no hay tal combinación, el árbol encontrará la combinación más cercana y como resultado el CCI tendrá un pequeño error. Si hay un bosque, promediará varias combinaciones, probablemente será más preciso que un solo árbol.
Ya he visto la expresión "bases de datos basadas en redes neuronales". Creo que las redes neuronales también sólo recuerdan.
¿Qué quiere decir con fácil? ¿Puede darme cifras o más detalles?
No lo tengo fácil
Acabo de intentar reconstruir un CCI con el período 14, construido usando sólo garras
Estaba recibiendo una devolución de clowes en una ventana cuadrada de tamaño 20
Así que las devoluciones apestan))
Pero si normalizo el original (no los retornados) en un borde 0-1 cada observación, ya se ve mejor
En números o en detalles no puedo. Hace unos 2 años lo hice en la red neuronal Darch, con filtros de paso de banda de los artículos de Vladimir Perervenko.
es como un misil Zircon... quien tenga la primera idea de cómo hacerlo, gana.
Tendremos que ver diferentes clasificadores, quizás algún día tengamos suerte.
es como un misil Zircon... quien tenga la primera idea de cómo hacerlo, gana.
necesitamos ver diferentes clasificadores, quizás algún día tengamos suerte
deberías escribir un recorrido aleatorio de todo y aprender de él, seleccionar lo que quieres aprender + la genética para acortar la búsqueda, y dejar el ordenador durante un par de meses....
es como un misil Zircon... quien tenga la primera idea de cómo hacerlo, gana.
necesitamos ver diferentes clasificadores, tal vez tengamos suerte un día
Creo que los propios desarrolladores probaron sus nuevos productos en las cotizaciones del mercado. Si hubiera una ventaja significativa, difícilmente la pondrían en el dominio público, sino que la venderían a un banco o fundación o harían su propia fundación.
Casi todos los nuevos desarrollos en MO son acaparados por los quants... al instante. Es una cuestión de dónde aplicarlo.
Estamos muy atrasados en este sentido, al menos 5 años).