Neuroprevisión de series financieras (basada en un artículo)
¡Buenas tardes!
Asunto: http://etd.ohiolink.edu/send-pdf.cgi/Lakshminarayanan%20Sriram.pdf?ohiou1127333497&dl=y
En este artículo, el investigador logró una precisión de predicción del precio de cierre diario de alrededor del 94% para los instrumentos cotizados. El tamaño de la muestra de su prueba fue: 158 días.
Construyó una red neuronal predictiva, alimentó una serie de indicadores técnicos estándar como entradas, y luego hizo la poda de las entradas redundantes. Como escribe, la precisión de la predicción aumentó del 57% al 94% utilizando un indicador de Ondas de Elliott que aplicó a los datos de alguna manera endiablada, utilizando la lógica difusa.
Te sugiero que sigas leyendo y reflexiones sobre la validez de los resultados del investigador indio.
Parece que hay mucha agua ahí dentro. ¿Por dónde se empieza a leer?
Podrías empezar en la página 69. Antes de eso alcanza una precisión del 57% (no es muy interesante, podría ser pura casualidad). Y el uso de las Ondas de Elliott eleva la previsión al 94%.
94%? No es indio, parece un científico británico).
)) De hecho, te diré más: americano.
En realidad, el pruff está ahí. La cuestión es saber si es fiable :)
También hay grandes dudas sobre la realidad de las cifras, porque todos los gráficos están claramente sesgados.
En este artículo, el investigador logró una precisión del 94% en la predicción de los precios de cierre diarios de los instrumentos cotizados.
El 94% es un porcentaje demasiado pequeño, de hecho, a no ser que se trate de un estudiante o de un instituto. Los adultos empiezan entre el 155 y el 160%, por no hablar del profesor, cuyo límite inferior ronda el 300%.
El 94% es un porcentaje demasiado pequeño.
No tiene gracia. Pruf está en la página 3.
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¡Buenas tardes!
Asunto: http://etd.ohiolink.edu/send-pdf.cgi/Lakshminarayanan%20Sriram.pdf?ohiou1127333497&dl=y
En este artículo, el investigador logró una precisión de predicción del precio de cierre diario de alrededor del 94% para los instrumentos cotizados. El tamaño de la muestra de su prueba fue: 158 días.
Construyó una red neuronal predictiva, alimentó una serie de indicadores técnicos estándar como entradas, y luego hizo la poda de las entradas redundantes. Como escribe, la precisión de la predicción aumentó del 57% al 94% utilizando un indicador de Ondas de Elliott que aplicó a los datos de alguna manera endiablada, utilizando la lógica difusa.
Te sugiero que sigas leyendo y reflexiones sobre la validez de los resultados del investigador indio.