Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2572
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Gracias. Para empezar, echaré un vistazo. Tal vez se me ocurra una manera de usarlos.
De nada, o más bien hay una razón))) He pasado unos días para encontrar todos estos enlaces :))) Algunos no se muestran, el foro los bloquea (
No tiene sentido buscar, tengo que analizar como una serie de
Creo que lo primero que hay que hacer es calcular las estadísticas, para ver si tienen sentido, y luego incorporarlas al proceso de formación.
Así que la cuestión sigue siendo cómo hacerlo correctamente.
Supongamos que tengo 3 de estas secuencias binarias con 10 puntos de medición en intervalos de tiempo comparables.
A[]={1,0,0,1,1,1,1,1,0,1};
B[]={1,1,1,1,1,1,1,0,0,1};
C[]={1,1,0,1,1,1,0,1,0,1};
Y por eso quiero entender/trazar cómo cambia la probabilidad de una unidad a medida que aumentan las unidades en una fila.
Entiendo que debo contar el número de secuencias para empezar, pero de nuevo, ¿debo contar las secuencias largas como una sola o debo contarlas por separado, por ejemplo, 1111 dividido en 1,11, 111 y 1111 o es sólo 11?
Y luego qué hacer: ¿cómo evaluar si el proceso es regular o aleatorio?
Para ser sincero, no entiendo mucho. La cuestión es si la probabilidad cambia con el tiempo. Para estudiarlo, basta con construir una regresión logística sobre el tiempo (y comprobar la significación de la diferencia entre el coeficiente y el cero).
Si además del tiempo se estudian otros factores que afectan a la probabilidad, también se puede intentar añadirlos en una regresión logística.
De nada, o mejor dicho, eres tú)) me ha costado varios días encontrar todos estos enlaces :))) algunos no aparecen, el foro los bloquea(
No tiene sentido buscar, hay que analizar y analizar cómo una serie de
Los miré a todos. El EurUsd es corto la mayor parte del tiempo, y dos de ellos son largos. Por supuesto que es más corto. Pero según tengo entendido es por el número de comerciantes.
Por ejemplo
Esta información estaría mejor expresada en lotes. Porque 1 comerciante con 100 lotes puede ser igual a 100 hámsters con 1 lote.
Por supuesto que se puede analizar, pero no hay datos históricos.
Mikhail parece haber utilizado la OM con las PYMES en su artículo. Y parece que esta OM puede encontrarse durante muchos años. Esto es probablemente más prometedor, porque se puede recopilar información de muchos años a la vez. Y parece que hay muchos. Tenemos que ir a leerlo de nuevo.
Y para cobrar por tu cuenta, necesitas unos meses como mínimo, para tener algo de lo que aprender.
Sinceramente, no entiendo mucho. La cuestión es si la probabilidad cambia con el tiempo. Para investigar esto, podría simplemente construir una regresión logística a lo largo del tiempo (y comprobar la significación de la diferencia entre el coeficiente y el cero).
O tal vez sea más fácil hacer otro predictor: la distancia de la cadena de datos con respecto a la actual. El propio Forest puede calcular que los datos de más de 8 meses son malos para la previsión actual. Y habría una división simple: antes de los 8 meses (con mejores hojas) y después de los 8 meses con peores hojas.
Bueno en la bandeja todos aprenden bien por supuesto. En la prueba/validación cruzada deberíamos comprobarlo. ¿Pero cómo? No está claro. Ni siquiera se trata de la importancia del predictor, sino de la importancia de la división.
Los miré a todos. El EurUsd está corto la mayor parte del tiempo y dos están largos. Es más corto, por supuesto. Pero según tengo entendido es por el número de comerciantes.
Por ejemplo
Esta información estaría mejor expresada en lotes. Porque 1 comerciante con 100 lotes puede ser igual a 100 hámsters con 1 lote.
Por supuesto que se puede analizar, pero no hay datos históricos.
Mikhail parece haber utilizado la OM con las PYMES en su artículo. Y parece que esta OM puede encontrarse durante muchos años. Esto es probablemente más prometedor, porque se puede recopilar información de muchos años a la vez. Y parece que hay muchos. Tenemos que ir a leerlo de nuevo.
Y para cobrar por tu cuenta, necesitas unos meses como mínimo, para tener algo de lo que aprender.
Así es, debes hacer lo que es fácil, no lo que tienes que hacer.
vladavd # :
elibrarius #:
No voy a dar el enlace.
))))
ver mi post en la página anterior.
Mikhail parece haber utilizado la OM con las PYMES en su artículo. Y parece que esta OM puede encontrarse a lo largo de muchos años. Esto es probablemente más prometedor, porque se puede reunir información para muchos años a la vez. Y parece que hay muchos. Tenemos que ir a leerlo de nuevo.
Y para cobrar por tu cuenta, necesitas unos meses como mínimo, para tener algo de lo que aprender.
El OI es interesante, pero el problema es que las opciones es algo muy complicado - para entender realmente el net long vs net short es una carga pesada. Además, existen los dark pools -compensación OTC-, en los que las operaciones suponen a veces el 30-50% del volumen (y quizá incluso más, quién sabe).
En general, le contaré un gran secreto: casi todos los mercados para el comercio minorista se mueven según el principio del posicionamiento inverso de la mayoría. Por eso esta estadística nunca será vista por el comercio minorista. Order Flow también se vende por esta razón
Por eso el comercio minorista nunca verá estas estadísticas
Lo hago, aunque soy minorista.
WallStreetTrader en el pilón búscalo, no voy a dar el enlace, tendrás un comentario
¿Qué dan? ¿No se limitan a copiar la información de CME en sus indicadores?
Según tengo entendido, su principal baza es identificar los grandes volúmenes que presumiblemente han realizado los fondos y otros grandes actores. Tengo curiosidad, ¿cómo los distinguen de otros oficios?
He encontrado un vídeo que explica cómo utilizarlo. Todo lo que dicen es: puede ser, probablemente se vendió aquí, porque el precio bajó, etc. En mi opinión - mierda y vamos a ver el mismo 50/50%. La búsqueda dice que había una señal del mismo nombre aquí, pero ya está cerrada, aparentemente fusionada.
Pero el video principal del vendedor de indicadores está más bien explicado, pero aparentemente escogieron buenos momentos en el gráfico.