Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1556
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Do que é composto o depósito? De comandos de compra/venda/espera.
Estes comandos serão ensinados até à NS final. E depois prevejam-nos. Em que devem ser treinadas as redes intermediárias?
Aqui você pode simplesmente maximizar os lucros.
Ou seja, você identifica os pontos de entrada e saída que resultam em lucros. O lucro potencialmente maior é obtido ao entrar no ponto de entrada identificado, o maior é o nível de sinal na saída da rede.
Aqui você pode simplesmente maximizar os lucros.
Ou seja, são identificadas as posições de abertura e fechamento que resultam em lucro. Quanto mais lucro tivermos ao entrar no ponto de entrada identificado, maior será o nível de sinal na saída da rede.
Os intermédios precisam de ensinar algo específico. Se algo específico não estiver lá, eles são inúteis.
Do que é composto o depósito? A partir dos comandos comprar/vender/esperar.
Estes comandos serão ensinados até à NS final. E depois prevejam-nos.
Em que devem ser treinadas as redes intermediárias? ZigZags? Para que uma rede aprenda alguma coisa, é preciso mostrar a resposta. Que algoritmo de ziguezague e com que parâmetros você gostaria de usar como sinal de treinamento?
Eu não preciso de nenhum algoritmo de ziguezagues. O resultado aqui é um pouco semelhante ao usado no AlfaZero. A rede detecta os pontos de entrada por si só.
Todos os ziguezagues e quaisquer indicadores são muletas. O mercado não é um sistema estacionário. Os fractais aparecem de diferentes formas e em diferentes períodos de tempo. Todos eles têm um efeito simultâneo no mercado.
E o que é um ziguezague ou um muving? É apenas a passagem de um fluxo de dados através de algum algoritmo que é um certo filtro. O algoritmo não leva em conta o tamanho dos fractais resultantes. Apenas transforma a informação em algo mediano. E se você alimentar esta média hospitalar com a entrada da rede, ou seja, na verdade você alimenta a entrada com informações distorcidas, então a saída não será tão adequada quanto isso. A beleza das redes neurais é que elas próprias identificam e classificam os fractais presentes no sinal recebido.
Não é necessário um algoritmo zig-zag. Aqui você obtém algo remotamente semelhante ao que é usado no AlfaZero. A própria rede identifica os pontos de entrada.
Todos os ziguezagues e quaisquer indicadores são muletas. O mercado não é um sistema estacionário. Os fractais aparecem de diferentes formas e em diferentes períodos de tempo. Todos eles têm um efeito simultâneo no mercado.
E o que é um ziguezague ou um muving? É apenas a passagem de um fluxo de dados através de algum algoritmo que é um certo filtro. O algoritmo não leva em conta o tamanho dos fractais resultantes. Apenas transforma a informação em algo mediano. E se você alimentar esta média hospitalar com a entrada da rede, ou seja, na verdade você alimenta a entrada com informações distorcidas, então a saída não será tão adequada quanto isso. A beleza das redes neurais é que elas próprias detectam e classificam os fractais presentes no sinal recebido.
Não é preciso redes intermediárias. Uma rede fará tudo. No final, chegamos ao que temos. Que ninguém tem um sinal decente para confirmar o sucesso do MoD.
Eu concordo.
Ou seja, não há necessidade de redes intermediárias. Uma rede fará tudo. No final, chegamos ao que temos. Que ninguém tem um sinal decente para confirmar o sucesso do MoD.
Isto é feito por uma rede.
Os intermediários devem ser ensinados algo concreto. Se não há nada específico, eles são inúteis.
Cada rede identifica as posições em aberto para potenciais lucros. E os sinais destas redes são alimentados, por exemplo, para uma rede de ligação completa. Grupos de entradas de redes de diferentes períodos de tempo recebem sinais potenciais.
E a rede de malha completa identifica onde é melhor abrir/fechar posições com base na obtenção da taxa máxima de aumento do depósito.
Se comprarmos 1-10-2000 euros e mantivermos posição até 1-07-2008, contando com o prazo mensal, ganharemos um lucro. E não é necessariamente o máximo. Mas se abrirmos negócios de venda e compra no prazo diário, o lucro será potencialmente maior. Uma grelha totalmente integrada é concebida para detectar os locais onde o lucro será obtido ao máximo.
E se abrirmos no H4 ou H1... ou na acta. A grade final identificará onde o lucro é melhor e levará em conta os sinais provenientes de prazos mais altos. Aqui redtrader.ru, por exemplo, é onde você pode ver como os sinais de diferentes períodos de tempo são considerados. Mas lá tudo é feito manualmente.
Cada rede identifica as posições em aberto para potenciais lucros. E os sinais destas redes são alimentados, por exemplo, para uma rede de ligação completa. Grupos de entradas de redes de diferentes períodos de tempo recebem sinais potenciais.
E a rede de malha completa identifica onde é melhor abrir/fechar posições com base na obtenção da taxa máxima de aumento do depósito.
Se comprarmos 1-10-2000 euros e mantivermos posição até 1-07-2008, contando com o prazo mensal, ganharemos um lucro. E não é necessariamente o máximo. Mas se abrirmos negócios de venda e compra no prazo diário, o lucro será potencialmente maior. Uma grelha totalmente integrada é concebida para detectar os locais onde o lucro será obtido ao máximo.
E se abrirmos no H4 ou H1... ou na acta. A grade final identificará onde o lucro é melhor e levará em conta os sinais provenientes de prazos mais altos. Aqui redtrader.ru, por exemplo, é onde você pode ver como os sinais de diferentes períodos de tempo são considerados. Mas lá tudo é feito manualmente.
Infelizmente, em todo o seu raciocínio, há um erro gritante. Uma palavra - "ela própria". Infelizmente, esta é uma concepção errada de que a rede em si não pode fazer nada e nada mudará até que você a entenda.
Você viu o link para o AlfaZero acima. E aquela grelha ensinou-se a jogar Go. E depois a equipa do DeepMind, utilizando ideias semelhantes, criou grelhas que começaram a ganhar em vários jogos de computador e não apenas em jogos de computador. Pense sobre isso.
Você viu o link para o AlfaZero acima. E aquela grelha ensinou-se a jogar Go. E depois a equipa do DeepMind, utilizando ideias semelhantes, criou grelhas que começaram a ganhar em vários jogos de computador e não apenas em jogos de computador. Pense sobre isso.
Bem, também estaria no campo deles e o computador perderia. Shoo choo :-) Na verdade, Alpha aprendeu a jogar o jogo jogando consigo mesmo e aqui está a ideia do negócio. No nosso caso, também há concorrência entre compradores ou vendedores. Agora vamos definir as condições: Os sinais devem alternar compra-venda-compra-venda. Mas estabelecer a concorrência entre compra e venda para maximizar os lucros. Como resultado, as flechas tentarão aumentar os seus lucros, tendendo para os extremos. Por outras palavras, nós dizemos-lhe. Sim, você coloca as negociações como quiser, mas siga estas diretrizes.
No processo de otimização, a seta voltará para o extremo melhorando sua posição pode não alcançá-lo por um par de barras, mas não perderá sua relevância, enquanto ZZ coloca a seta no próprio extremo e tenta atrair o algoritmo de otimização para lá onde não há generalização. Isto é, quando a seta atinge um extremo, é a chave; quando está no próprio extremo, não está. Esta é a razão pela qual é melhor não usar ZZ como um alvo