L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 367
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2 pezzi con periodi diversi e un rsi.
Ma voglio un insieme di NS auto-addestrati o uno solo ma molto fresco... usare costantemente un ottimizzatore e sperare in un miracolo non è un'opzione
Se complesso - si può ospitare sui server di Google, o azure, insegnare lì, e poi inviare un bot a un server e ottenere i risultati ... e questo è tutto, nessuno stress su un computer o VPS ... l'idea è un milione . Cioè addestriamo un normale neuronet in una nuvola adatta, e il terminale viene utilizzato per il semplice trading e per ottenere risultati
Poi la seconda opzione - metti tutto quello che hai in NS. Ma ci sono due MA:
Perché tutto?
C'è un metodo che è stato testato per secoli. Nemmeno un metodo, ma una scienza con la T maiuscola.
Si chiama astrologia.
È tutto scientifico, è tutto nelle scatole. Se lo infili nelle reti neurali, è sicuro che porteranno un sacco di soldi. La cosa principale è essere infallibile.
Proverò a darlo in pasto al mio NS, e calcolare la correlazione con l'obiettivo, solo per interesse) Ho solo bisogno di codificare il calcolo della correlazione degli ingressi con le uscite. Forse posso farlo oggi... poi scriverò la loro correlazione.
Penso che sia possibile trovare un periodo regolare in cui sono ben correlati
Proverò a darlo in pasto al mio NS, e calcolare la correlazione con l'obiettivo, solo per divertimento) Ho solo bisogno di codificare il calcolo della correlazione degli ingressi con le uscite. Forse posso farlo oggi... poi scriverò la loro correlazione.
Perché te la prendi con la correlazione?
Dmitry ti ha detto qualche strumento sopra. Questa non è una sua invenzione. La selezione dei predittori è uno dei pezzi più importanti del dataminig.
Non fatevi ingannare da questo.
Fate attenzione. È tutto accantonato. Ci sono tre funzioni lì. Funzionano perfettamente.
Perché te la prendi con la correlazione?
Dimitri ti ha dato alcuni strumenti sopra. Questa non è una sua invenzione. La selezione dei predittori è uno dei pezzi più importanti del dataminig.
Non fatevi ingannare da questo.
Fate attenzione. È tutto accantonato. Ci sono tre funzioni lì. Funzionano tutti bene.
Perché te la prendi con la correlazione?
Dimitri ti ha dato alcuni strumenti sopra. Questa non è una sua invenzione. La selezione dei predittori è uno dei pezzi più importanti del dataminig.
Non fatevi ingannare da questo.
Fate attenzione. È tutto accantonato. Ci sono tre funzioni lì. Funzionano tutti bene.
Hai guadagnato molto con un approccio del genere? ;) Con i vostri karet e datamining... è il momento di conoscere l'onore)). Se posso dire che il data mining è una cosa intuitiva per i trader più o meno esperti, e quasi non hai bisogno di un creatore di dati, forse a volte per alcune cose non ovvie, ma altre cose sono ovvie... È come usare la calcolatrice con alta precisione. È come usare sempre una calcolatrice o imparare la tabella delle moltiplicazioni... È come un lavoro d'ufficio senza risultato, solo un processo per il gusto del processo... se non sai dove cercare non lo troverai MAI in un dataminer. Questo è già stato confermato da molte persone qui che non hanno mai trovato buoni predittori.
Hai guadagnato molto con un approccio del genere? ;) Con le vostre carrozze e il datamining... bisogna conoscere l'onore)). A volte, forse per alcune cose non ovvie, ma per il resto - tutto è chiaro... È come usare la calcolatrice o semplicemente imparare un foglio di calcolo. È come usare sempre una calcolatrice o imparare la tabella delle moltiplicazioni... È come un lavoro d'ufficio senza risultato, solo un processo per il gusto del processo... se non sai dove cercare non lo troverai MAI in un dataminer. Questo è già stato confermato da molte persone qui che non hanno mai trovato buoni predittori.
Penso che SanSanych intendesse dire di non prendersi la briga di scrivere i propri codici, ma di usare funzioni già pronte di R
Ho una tale ipotesi nulla finora solo - il datamining non serve a niente e non è affatto necessario se non si sa cosa si vuole... come non si sa cosa si vuole da una rete neurale ora... qual è la probabilità di successo in questo caso?
O fare una ricerca COMPLETA di tutti i tipi di predittori per mezzo di datamining o cosa? senza nemmeno la minima genetica... beh, il risultato, di nuovo, è ovvio...
Ho una tale ipotesi nulla finora semplicemente - il datamining non serve a niente e non è affatto necessario se non sai cosa vuoi... qui ora non sei sicuro di cosa vuoi da una rete neurale... qual è la probabilità di successo in questo caso?
La prima cosa che voglio è far funzionare correttamente il NS esistente, e poi cercherò i predittori giusti, e l'obiettivo finale è fare soldi, come tutti qui).
E nell'idea dovrebbe essere così: ho già il TS, ma non posso formalizzarlo correttamente e selezionare i parametri per esso, chiederò a NS di farlo :)) O solo qualche semplice classificatore, usando Reshetovsky come esempio, per cominciare