L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3060
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Ho 300 modelli addestrati a lungo termine e redditizi, chi ne ha bisogno può compilare i migliori in un bot.
in privato, quelli compilati non sono graditi qui. Gratuitamente, non per uso commerciale.
Ancora un codice che non funziona per me. Se volete discussioni sostanziali, postate risultati riproducibili.
Il codice funziona ed è riproducibile.
Il codice funziona ed è riproducibile.
Sì, funziona - l'abbiamo capito - avevo la versione sbagliata di R.....
Come fare le quotazioni dei minuti per 10 anni da esso e caricarlo in MT5 in modo che sarebbe possibile, mi puoi dire?
Il codice funziona ed è riproducibile.
Nessuno ne ha mai dubitato ;))))
Installa una nuova versione di R per ogni libreria, e poi ipotizza se gli sviluppatori siano o meno dei pazzi.... )))
È divertente. E triste.... E disgustoso...
continuiamo a masticare cauzal nel tempo libero.
attraverso iniezioni forzate nel cervello
La prima parte, in cui le zie confrontano i diversi lerner.
La prima parte, in cui le zie confrontano i diversi lerner.
Lo sto guardando e per ora mi sono fatto solo questa idea: il cosiddetto effetto è essenzialmente un errore su un campione ritardato.
In altre parole, è una sorta di giustificazione per tutto ciò che va storto. Ma non capisco, dov'è il modo per identificare la causa esatta.....
E qual è l'utilità di questa ricerca per il trading?
E qual è lo scopo di questa ricerca per il trading?
dovrete tradurre le loro definizioni di marketing in un normale linguaggio umano per capire come avvitarle.
Grosso modo: c'è un gruppo di treni con un tritolo sotto forma di modello addestrato, diciamo, c'è un test (gruppo di controllo) senza tritolo. Tutte le altre conclusioni e l'elevazione del modello avvengono secondo i metodi proposti. Forse questa non è un'analogia del tutto corretta.
Guardiamo la cosa in modo più semplice: si fa un qualsiasi tritolo (causa) e poi si analizzano gli effetti attraverso tutti i tipi di test randomizzati. Si ottiene un'analisi causale.
dovrete tradurre le loro definizioni di marketing in un normale linguaggio umano per capire come avvitarlo.
In parole povere: c'è un gruppo di apprendisti con un modello addestrato, diciamo, e c'è un test (gruppo di controllo) senza modello. Tutte le altre conclusioni e l'elevazione del modello sono fatte in base ai metodi proposti. forse questa non è proprio un'analogia corretta.
Guardiamo la cosa in modo più semplice: si fa un qualsiasi tritolo (causa) e poi si analizzano gli effetti attraverso tutti i tipi di test randomizzati. Si ottiene un'analisi causale.
Forse non ho capito bene lo scopo di tutto questo.... Ma mi è sembrato che l'obiettivo sia quello di rilevare l'influenza di un nuovo fattore, o si può pensare che sia un outlier del valore passato del predittore, sull'indicatore (prezzo o altro - la regressione è soprattutto negli esempi). Il compito dovrebbe essere quello di individuare questi outlier quando la cronologia degli eventi rimane invariata (non è possibile randomizzare le linee di campionamento per le serie temporali). E si scopre che si tratta di un evento raro o di un cambiamento unico. A questo punto è sufficiente osservare i cambiamenti nella distribuzione dell'indice del predittore in una finestra temporale fissa. I predittori che presentano tale cambiamento sono la causa (o forse no - qui non ho capito come determinare la causa o l'effetto), e se questi cambiamenti in diverse parti del test portano più spesso all'effetto "il modello non funziona", allora dobbiamo far funzionare il modello con più attenzione con questi predittori....