Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3382

 
fxsaber #:

Tiene algo de astuto. Los enlaces son sólo para asegurarse de que se abren. Nadie que esté "interesado" profundizará en ellos. Nadie leerá los artículos masticados de Andrei, y mucho menos obras de carácter académico.


¿Alguien ha visto este TOP de fácil comprensión con la posibilidad de calcular el ranking de su propio algoritmo de optimización?

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

No, es que el tema es realmente complejo y hay pocos trabajos obvios sobre el tema. Y los trabajos productivos son aún menos))))))

 

¿Qué está pasando aquí en las últimas páginas? El tema es interesante, pero sigue perdiéndose en disputas sobre "quién es el Sensei".

¿Qué tal algún tipo de problema aplicado ? Quien lo resuelva será el Jedi.

 
fxsaber #:
En términos de evaluar la robustez del algoritmo. Porque en su caso es una parte de este algoritmo. El tema es sobre MO, así que estoy escribiendo en términos de MO, no un caso especial - MT5 optimizador.
 
Aleksey Nikolayev #:
Me gustaría un enlace a algoritmos específicos sobre optimización multicriterio en el espacio de funciones. Pero si no está dispuesto a proporcionar uno, es mejor pasar por alto para mayor claridad) No estoy dispuesto a perder el tiempo buscando.

Aquí, por desgracia, es cierto. Poca gente querrá rebuscar entre miles de libros y cribarlos, separando el grano de la paja. Yo lo hice hace 14 años, descargué, recopilé, cribé, tamicé, metí en carpetas. Y al final, ¿qué? Acusaciones y calumnias.

Eso no va contigo. Espero que esta lista de referencias te sea útil en tu búsqueda de la información que necesitas. Y, en concreto te recomiendo Karpenko y Simon, hay fuentes más sólidas en cuanto al volumen de información, pero más difíciles de digerir el material.


ZЫ. Si alguien lo necesita, puede poner enlaces a bibliografía interesante en este hilo. Pero nadie lo necesita, nadie lo hará, todo el mundo necesita ready-made.

 
Un ejemplo perfecto de cómo la elección de FF tiene poco efecto en la calidad del resultado si los datos son basura. Prueba las métricas de catbust, corre con cada una. Si los datos no son basura, entonces todos funcionan.

Sólo teóricos del cáncer aullando y tratando de demostrar algo a alguien, y la realidad.
 
Maxim Dmitrievsky #:
La FF es la misma, ¿no?

Creo que está confundiendo la FF con la superficie de optimización

 
fxsaber #:

No se trata de traducir.

Está claro que cien conjuntos dependen de FF.

Si se tiene la posibilidad de variar la FF, entonces para utilizar los valores medios de los parámetros probablemente tenga sentido tomar la FF que dé la mayor distribución de montones para las cien variantes resultantes.

No estoy seguro de que esto tenga sentido en el marco de las tareas comerciales.

 
fxsaber #:

¿Alguien ha visto este top fácil de entender con la capacidad de calcular el ranking de su algoritmo de optimización?

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

Sí, lo he visto. La señora tiene varios artículos interesantes sobre el tema de la comparación de algoritmos. Por desgracia, no se dan códigos ni condiciones de banco para reproducir los resultados.

 
mytarmailS #:

Creo que confunde FF con superficie de optimización.

Ya no sé lo que piensa nadie, parece una especie de broma.
Y todo es inútil en términos de encontrar patrones o evaluar la robustez
 
Andrew, por ejemplo, nunca ha tenido una TC normal, pero cree tan piadosamente que lleva 20 años teniendo razón y que está haciendo algo verdaderamente significativo.
Y todos estos argumentos son tan buenos como cataplasmas muertos
Razón de la queja: