L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2562
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Ciao!
Sei tu il TechnoShaman?
Sono iscritto da qualche anno ormai.
Ciao!
Sei tu il TechnoShaman?
Iscritto da qualche anno.
No, non lo so.
Sto lentamente entrando nella decomposizione wavelet.
Mi sono imbattuto in questo schema, sulla differenza tra la decomposizione abituale e la decomposizione in batch.
L'ho evidenziato io stesso per una migliore visibilità.
Dicono che la decomposizione per lotti dà risultati più accurati della decomposizione abituale.
Forse anche voi sarete interessati a saperlo.
Sto lentamente entrando nella decomposizione wavelet.
Cosa c'è di sbagliato in MGC o SSA?
Cosa c'è che non va in MGC o SSA?
Mentre è interessante sentire le ondulazioni.
SSA è un crawler?
Credo che ci fossero degli indicatori basati su di esso molto tempo fa, ma non mi ha impressionato.
Dato che quelli che lo sanno non hanno raggiunto il risultato richiesto.
Non so cosa sia.
Mentre è interessante sentire le ondulazioni.
SSA è un crawler?
Credo che ci fossero degli indicatori basati su di esso molto tempo fa, ma non mi ha impressionato.
Non so cosa sia, non so cosa sia.
Non so cosa sia.
Sì, è un bruco.
MGC è PCA.
Penso che non faccia differenza come decomporlo, l'importante è cosa farne dopo...
Sto lentamente entrando nella decomposizione wavelet.
Mi sono imbattuto in questo schema, sulla differenza tra la decomposizione ordinaria e la decomposizione in batch.
L'ho già evidenziato io stesso per renderlo più chiaro.
Dicono che la decomposizione per lotti dà risultati più accurati della decomposizione abituale.
Forse anche voi sarete interessati a saperlo.
Alcuni anni fa ho sfogliato molti libri sulle wavelets, ora sono più interessato a come calcolarle velocemente. Questi diagrammi sono in realtà fuorvianti. I diagrammi mostrano una ripartizione in componenti LF e HF. Questo è ciò che sarà dopo la decomposizione wavelet. Ma dallo schema sembra che le wavelet siano filtri LF, quando in realtà le wavelet sono filtri passa banda con alcune proprietà che piacciono ai matematici.
Ciò che è descritto sopra non include uno schema di sollevamento. È roba piuttosto interessante, ma non l'ho approfondita.
Qualche anno fa ho guardato un sacco di libri sulle wavelets, ora sono più interessato a come contarle velocemente. Questi diagrammi sono in realtà fuorvianti. I diagrammi mostrano la ripartizione in componenti LF e HF. Questo è ciò che sarà dopo la decomposizione wavelet. Ma dai diagrammi sembra che le wavelet siano filtri LF, quando in realtà le wavelet sono filtri passa banda con alcune proprietà che piacciono ai matematici.
Ciò che è descritto sopra non include uno schema di sollevamento. È roba piuttosto interessante, ma non l'ho approfondita.
Probabilmente diventa bandpass dopo l'estrazione dei coefficienti, un certo nodo,
impostazione di una soglia di penalità e ulteriore riduzione del rumore, compressione.
Anch'io lo sto ancora studiando. Il punto è che le wavelets sono applicabili sia al segnale unidimensionale che ai dati matriciali.
Forse il sollevamento è applicabile solo alle trasformazioni di matrice. Finora, voglio capire le opzioni di applicazione dei diversi approcci.
Non si tratta di trovare un modello di successo a caso, ma di aumentare la probabilità di rendere quel modello di successo.
allora devi essere più specifico.