Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3342
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Necesitamos una buena previsión probabilística de series, pero no tan cursi como se hace hoy en día (regresión cuantil, por ejemplo). No he visto nada al respecto en el propio artículo, aunque hay algo de literatura sobre el tema en la lista de referencias.
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList& utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-diario&utm_content=HTML
Voy a mechmat, veo chicas sentadas.
Si no voy a la conferencia, perderé la erección.
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList& utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-diarios&utm_content=HTML
Sanych, ¿qué tienes que ver tú con este post?
Es sólo un enlace a los hangouts de R.
R es todo un universo.... y nosotros estamos al margen.
¿Qué tipo de error puede atribuirse a la dispersión? Este problema aparentemente estúpido no me da tregua. Si un modelo funciona bien con un diferencial bajo, pero cuando se aumenta el diferencial, es peor. ¿Qué hay que arreglar exactamente? :) o cómo entrenarlo para operar con un spread grande. Parecería: hacer las operaciones más largas. Pero no funciona. Parece que lo he puesto, pero no se arregla.
La dispersión no es un error.
Es un problema de formulación del objetivo: no hay dispersión en los incrementos entre las preguntas y los incrementos entre los bits.
Simple, un enlace a los hangouts de R.
R es todo un universo.... y nosotros estamos al margen.
Así que participa, haz algo útil, enséñaselo al universo.
El diferencial no es un error
Es un problema de formulación del objetivo: no hay spread en los incrementos entre ascii y los incrementos entre bid.