Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1733

 
Maxim Dmitrievsky:

Tudo funciona. Precisamos de arranjar janelas de tempo flutuantes. Os números fixos são vistos como limitados.

Bem, se os padrões de minutos são "polvilhados" de forma descontínua/desigual, então não acho que valha a pena aglomerar-se, basta deixá-lo como está e testá-lo.

 
Eu só acho que o calcanhar de Aquiles deste sistema é que nem sempre é possível encontrar o círculo perfeito ou não perfeito.
 
mytarmailS:

Bem, se o padrão é "polvilhado" de forma desigual/uniforme ao longo dos minutos, acho que não vale a pena aglomerar-se, basta deixá-lo como está por agora e testar

normalmente agrupados por vários minutos seguidos.

 
De qualquer forma, organizadamente, estou com um começo baixo, 12 de partilha de ideias, um sonho de infância. :-)))))
 
Maxim Dmitrievsky:

são normalmente agrupados por vários minutos de cada vez

faça do seu jeito, mas faça OOS

desejo de ver

 
Esta é uma questão para especialistas em MO: sabe-se que se pode ensinar os NS a reconhecer um item de uma imagem, mas o item deve estar em estado normal, montado, mas será possível ensinar os NS a reconhecer itens quebrados, como um carro após um acidente, uma casa em processo de demolição, ou móveis após um tornado? Um ser humano pode fazer isso de uma só vez.
 
Reg Konow:
Esta é uma pergunta para os conhecedores de MoD: sabe-se que você pode ensinar os NS a reconhecer um item de uma imagem, mas o item deve estar em condições normais, montado, mas você pode ensinar os NS a reconhecer itens quebrados, como um carro após um acidente, uma casa em processo de demolição, móveis após um tornado? Um ser humano pode fazer isso de uma só vez.

Quem se importa se a casa está quebrada ou não, a rede aprende o que lhe é ensinado

 
mytarmailS:

Que diferença faz se a casa está quebrada ou não, a rede aprende o que lhe é ensinado

Exaustivo)).

Uma casa está sempre partida de maneiras diferentes. Há uma grande diferença entre uma casa inteira e uma casa partida. Se uma casa inteira tem algumas imagens cristomáticas, uma casa partida pode parecer-se com qualquer coisa. E ainda assim, uma pessoa reconhece-o facilmente.

O homem pode facilmente lidar com a entropia em uma imagem, mas NS?

 

Eu mostrei em algum lugar (eu esqueci onde, porque eu não venho negociando há mais de um mês) que a distribuição de incrementos de mercado é o produto das distribuições Gaussiana e exponencial (ou em geral - Erlangiana) do CB.

A distribuição de Erlang é responsável pelos intervalos de tempo entre as aspas do tick e o gerador de tais números se parece com isto

Aqui Lambda é a intensidade do fluxo de eventos (aspas).

Se Lambda=const, o processo é estacionário, mas a intensidade do fluxo de mercado é diferente em diferentes momentos, ou seja, Lambda=f(t) que determina o processo não estacionário em geral.

Assim, a fim de distinguir um processo estacionário, é necessário considerar secções separadas da PA com a mesma densidade de fluxo como um todo.

Portanto, as tentativas de dividir a PA em horas dentro de um dia, e depois "colar" essas horas juntas, têm claramente direito à vida.

 
Tag Konow:

Exaustivo)).

Uma casa está sempre partida de maneiras diferentes. Entre a casa toda...

Bem, sim, os gatos na foto são diferentes, mas a rede os reconhece e de alguma forma os distingue dos cães...

Leia algo sobre os princípios de reconhecimento de padrões, redes convolucionais, como funcionam, etc. Suas perguntas são muito imaturas, e quando você as lê você vai entender a estupidez delas.