L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 122
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Il trolling è cool)))) esilarante...
Non per tutti. A cosa serve, ha detto. Inoltre, può indicare un fallimento dell'algoritmo o così. Non
su triste))) A Nickelodeon piace (basta guardare la merda che mette prima))), ti piace, va bene))) Automatico
La scalatura sta andando avanti?, fottutamente grande, si può spingere tutto quello che vuoi))) esilarante... Ma non sono torte... fast food)))
L'ho cercato per interesse... Sugli stessi dati, ottengo trend=93,2%, test (applicando il modello ai nuovi dati) =92,7%.
"Fastfood_#9" (Testato: Load-> create model-> screenshot-> reload-> create model...) ha dato i seguenti risultati-
CHE COSA E'?
Il mio punto è che bisogna capire cos'è questa rete neurale e cosa inserire negli input.
Finora non sei andato oltre i 25.000 modelli di input.
E ci si dovrebbe chiedere se la rete neurale non li abbia semplicemente appresi stupidamente.
O ha trovato un pezzo più grande e ha imparato da esso?
Il mio punto è che bisogna capire cos'è questa rete neurale e cosa inserire negli input.
Finora non sei andato oltre i 25.000 modelli di input.
E ci si dovrebbe chiedere se la rete neurale non li abbia semplicemente appresi stupidamente.
O ha trovato un pezzo più grande e ha imparato da esso?
Non so cosa stai cercando di dire, puoi riformularlo?
So che il mio modello capisce perfettamente i miei dati, ma il nuovo prezzo reagisce diversamente dai vecchi modelli - spesso il contrario
So che il mio modello capisce perfettamente i miei dati, ma la reazione del nuovo prezzo ai vecchi modelli appresi è diversa - spesso il contrario
E come si formano gli schemi?
come, proprio come tutti gli altri... la rete neurale si forma durante l'addestramento
come, proprio come tutti gli altri... una rete neurale forma un modello quando si sta imparando.
Una rete neurale forma un modello? - Pensavo che il neurone imparasse solo a reagire correttamente agli schemi. Un pattern è una certa situazione attuale del mercato descritta utilizzando indicatori, disegni geometrici o qualche altra manipolazione del prezzo.
Allora, come si fa a descrivere un modello? - Il mercato reagisce diversamente ai pattern in futuro, non è perché non c'erano affatto dei pattern, o piuttosto perché il modo in cui l'hai descritto come un pattern non è il modo in cui il mercato reagisce effettivamente.
C'è un altro punto molto importante. Se la rete è addestrata a dare risposte troppo "dure", in futuro la minima deviazione dalla risposta corretta sarà un errore. Cercate di formulare risposte più "morbide", allora le cose saranno più divertenti.
1) Una rete neurale forma un modello? - Pensavo che la rete neurale imparasse solo a reagire ai modelli. Un pattern è una situazione attuale del mercato descritta da indicatori, costruzioni geometriche o altre manipolazioni del prezzo.
2) Allora, come si descrive un modello? -
3) Nel futuro il mercato reagisce diversamente ai modelli, non è perché non ce ne sono, o piuttosto perché il mercato non reagisce davvero nel modo in cui lo descrivi.
4) C'è un altro punto molto importante. Se la rete è addestrata per risposte troppo "dure", allora in futuro la minima deviazione dalla risposta corretta sarà un errore.
5) Cercate di formulare risposte più "morbide", allora sarà più divertente.
1) Parliamo una terminologia diversa.... Una rete neurale riceve predittori (informazioni) di solito sotto forma di BP, di solito indicatori, questi non sono modelli, sono predittori....
Quando viene addestrata sui dati, la rete divide questi dati in gruppi di somiglianze o cluster o modelli, cosa intendo quando dico modello...
2) Ho capito che chiamate i predittori modelli, se è così userò la vostra terminologia
3) Se non ci fossero schemi sarebbe caos e casualità e l'output della mia rete non sarebbe una funzione che è quasi al 100% inversamente correlata al prezzo(l'inverso dei modelli appresi) ma solo una qualche funzione casuale, non correlata a nulla, ma non esiste...
4)Questo è riqualificare #### replica incompresa..... Sì, hai assolutamente ragione, ci sto pensando, ma finora non funziona, ed è per questo che sto testando il mio modello esclusivamente sul trading su nuovi dati, non sul riconoscimento di nuovi dati ma sul trading su nuovi dati
5) Il mio obiettivo (risposte) sono le inversioni, come possono essere mitigate? Ho provato a fare un target che imita il take profit e lo stop loss ma non ottengo nessun risultato interessante, forse non ho cercato abbastanza, non so.
1) Se non ci fossero modelli ci sarebbe caos e casualità e l'output della mia rete non sarebbe una funzione che è quasi al 100% inversamente correlata con il prezzo(l'inverso dei modelli appresi) ma solo una qualche funzione non correlata e casuale, ma non esiste una cosa del genere...
2) I miei obiettivi sono inversioni, come posso ammorbidirli? Ho provato a fare un target che simula take profit e stop loss, ho ottenuto lo stesso ammorbidimento, ma non ho ottenuto nessun risultato interessante, forse non ho guardato attentamente, non so... 1) Non ho una risposta per questi problemi...
Non ho ancora una risposta a questa domanda, come faccio a costruire/rilevare un modello? - Mi rendo conto che la domanda è probabilmente troppo intima, non sei obbligato a rispondere.
2. Le inversioni a U non sono nemmeno una risposta troppo "difficile", ma in generale della categoria "non so da dove e non so cosa". Ecco un'inversione sulla prossima candela, no? - un altro? - No, sbagliato! - Forse sulla quarta candela ci sarà un'inversione? - Sì, si è invertita, è andata a 150 punti e si è invertita di nuovo, ma no, non è stata un'inversione ma una correzione, anche se è stata comunque un'inversione... Non c'è modo di definire "pivot"! - Significa che non c'è la possibilità di insegnarlo, non solo prima ma anche nel momento attuale.