L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2038
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
non c'è niente da discutere, perché in qualsiasi quadro normale ha fatto e mostrato, con un minimo di codice
Qui non discuto di modelli autocostruiti, ma solo di modelli maturi come il catbust o le moderne reti neurali
Non è nemmeno interessante discutere di questo polverone di mouse con le reti neurali mql, perché il mondo è molto più avanti, e ogni anno il divario raddoppia.
Supponiamo che mi diciate: "ho un tale-e-qualcosa modello su tensorflow"... Io dico "bene, posso fare lo stesso modello su un Torch per 5 minuti e controllarlo. E tu mi dici che hai costruito qualcosa in mql. A cosa mi servono queste informazioni e come posso ricrearle?
Perché non ammetti che ho un modello chetensorfloat/torcia ci vorranno un altro paio d'anni per costruire etriplicherò la produzione)?
da qualche libro di Edgar Peters, non testualmente ovviamente - "L'impiegato/broker passerà una banconota da cinque sterline che giace in qualche strada, perché nella sua teoria delle probabilità non dovrebbe essere lì...")
Buona fortuna.
Più linee ci sono, più profondità è necessaria.
Se ci sono gigabyte, allora milioni di linee. Alla profondità 6, il foglio finale sarà 1/64 del numero completo di esempi/stringhe, cioè decine di migliaia se l'input è di milioni.
Quindi CB costruisce insiemi, cioè il taglio avviene in entrambi i sensi, e il taglio dipende dal numero di alberi, in generale raccomandano una profondità massima di 10.
perché non ammetti che ho un modello chetensorfloat/stretch un paio di anni in più e triplico il divario, perché non lo fai?)
è già un discorso deprimente, purtroppo
Quindi CB costruisce insiemi, cioè il taglio avviene in entrambi i sensi, e la gessatura dipende dal numero di alberi, in generale raccomandano una profondità massima di 10.
Apparentemente questa non è una raccomandazione per milioni di linee. Prova 15.
A quanto pare non è per milioni di righe di consigli. Prova 15.
Questo è solo per campioni molto grandi in larghezza e profondità.
Sto dicendo che l'apprendimento è facile, ma i modelli rilevati dall'apprendimento non sono confermati nel campione di controllo.
Questo è solo per campioni molto grandi in larghezza e profondità.
Sto dicendo che l'apprendimento è facile, ma i modelli rilevati nell'apprendimento non sono confermati nel campione di controllo.
non c'è generalmente nessun problema con l'analisi delle informazioni di mercato... tranne che per l'avidità del ricercatore, che crede che il mercato dia informazioni solo a lui e ha bisogno di elaborare tutti i dati, cioè qui il compito è formalizzato come la ricerca di un modello che si ripete, altri dati dovrebbero essere scartati (non utilizzati)
con la decisione è triste - generare TS che passerà il test e in avanti è possibile, ma trovare collegamenti tra le statistiche del tester di strategia e il tempo di persistenza del TS o la possibilità di determinare la conformità del TS con il contesto di mercato - questo è il problema
cioè, come scrivi tu, il problema è nel futuro
Penso che in generale abbiamo fatto un po' di progressi nella formalizzazione del problema,
in linea di principio non è difficile fare uno scarico di statistiche di test e provare ad addestrare NS in Python,
La determinazione del contesto di mercato, imho è come hai scritto tu - solo una decisione del trader, cioè dubito che possa essere formalizzata o algoritmica o investigata
Con gli atomi è più semplice su 2 livelli materia molecole atomi in inorganica e materia grandi molecole e molti atomi in organica. Nell'analisi del mercato statale, le entità commerciali sono persone e le persone sono più complicate degli atomi e dei loro componenti.
Secondo me il numero di colonne non è così importante per la profondità. Solo un gran numero di righe dovrebbe aumentare la profondità. Ma le colonne possono essere anche un milione. Saranno tutti controllati e solo alcuni dei migliori saranno scelti.
Tutto sommato, il risultato è il seguente - 2 alberi in totale
La metrica
Valutare l'importanza dei predittori secondo il metodo selezionato
In allegato c'è un modello C++ e bin e una tabella di quantizzazione.
Mi sembra che il campione debba essere mescolato, o che questo sia il massimo - confuso dalla differenza di metrica tra il campione del test e quello dell'esame.
Con gli atomi è più facile su due livelli materia molecole atomi in inorganica e materia grandi molecole e molti atomi in organica.
È esattamente così, ma finché si considerano gli atomi, e appena si decide di considerare un reticolo cristallino, "è tutto finito" - nella maggior parte dei casi è molto difficile risolvere il problema, ho letto una volta, per il modo in cui usano le reti neurali - si ottengono risultati più rapidi del processo di modellazione
È lo stesso con i mercati, mentre guardiamo uno o due tick, non ci sono molte varianti - o su o giù, tutto diventa complicato se si procede agli studi "qui hanno aperto un ordine, e qui lo hanno chiuso" )))
Nell'analisi di mercato degli stati, le entità commerciali sono persone. e le persone sono più complesse degli atomi e dei loro costituenti. sicuramente più complesse della chimica organica.
Sì, è una struttura viva, ma ha un modello comportamentale - che si chiami modello o contesto di mercato, non il punto.
potete studiare il comportamento sulla storia, ora sta a voi decidere cosa fare in futuro.
Questo è il risultato complessivo - 2 alberi in totale
Metrico
Stima dell'importanza dei predittori secondo il metodo selezionato
In allegato C++ e modello bin, e tabella di quantizzazione.
Mi sembra che il campione abbia bisogno di essere mischiato, o questo è il massimo - confuso dalla differenza di metrica tra il campione del test e quello dell'esame.
L'agitazione all'interno del treno o della prova è possibile ma non ha senso, e tra il treno e la prova no. Li hai mescolati lì per caso, qualcosa di molto buono risultato per test con esame.
La differenza è che il mercato non è sempre lo stesso, ma cambia. La cosa principale è il profitto medio).