Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1951
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Tomei uma decisão difícil hoje - desisti do clustering porque é d :)
mesmo padrões sazonais são melhor arrancados à mão do que com ele (em termos de estabilidade em novos dados)
Como é quase impossível de controlar, ela vive sozinha. Pode ser adequado apenas para partição rápida de dados
Tenciono dar uma tentativa, ver o que é
qualquer um está interessado em bisbilhotar, uma coisa que gera bots.
Depois é para as montanhas ou para o mar. Antes que o Verão acabe.
Depois para as montanhas ou para o mar. Antes do fim do Verão
Tenho uma ideia para outra abordagem) Ainda não me apetece ir para o mar, há cobiças por todo o lado.
Para uma rede com 1 neurónio e 100 entradas. À esquerda todas as entradas, no centro as últimas 10. Na direita 10 neurónios 100 entradas.
Pesos para a grelha se cruzarem com ma(100) 100 entradas à esquerda, ma(50) 100 entradas à direita.
que informação é que isto dá?
tomei a difícil decisão hoje - desisti do clustering porque é d :)
WOW!!! que inesperado))) lembre-se que alguém lhe disse que d) isto, como muitas vezes))) esperto, provavelmente, não me lembro do nome...
Tenho planos para dar uma volta ao ump, para ver do que se trata.
Não se esqueça de aprender a teoria, nem mesmo sobre o algoritmo em si, mas sobre a redução da dimensionalidade, o que é, para que serve, como deve utilizá-lo correctamente e o que não deve, etc...
Caso contrário, a saída será uma porcaria, posso praticamente garantir isso.
Woohoo!!! Que inesperado)) Lembra-te que alguém me disse que d.) isto, como até muitas vezes)
Basta teres estudado a teoria, nem sequer o algoritmo em si, mas a redução de dimensão, o que é, para que serve, como a deves usar correctamente e o que não deves, etc...
Caso contrário, a saída será uma porcaria, posso praticamente garantir isso.
Até você mesmo tentar, como eles dizem...
que informação é que isto dá?
Os gráficos superiores mostram que a grade utiliza os últimos 1,2 inputs (ou seja, 1,2 valores de preços anteriores)
Nos gráficos inferiores, usa tantos preços quantos forem necessários para calcular o MA, se ma(50), que é exatamente o número de entradas que a rede usa.
A rede superior é mal treinada, tem cerca de 60% de precisão, a rede inferior dá 99%.
O superior tenta determinar a direção da próxima barra por incrementos das barras anteriores (previsão).
A rede inferior determina simplesmente a direção do preço e da interseção Ma na barra atual, incrementa o input (sem fazer uma previsão).
Os gráficos superiores mostram que a grelha utiliza as últimas 1,2 entradas (ou seja, 1,2 valores de preços anteriores)
Nos gráficos inferiores, usa tantos preços quantos forem necessários para calcular o MA, se ma(50), que é exatamente o número de insumos que a rede usa.
A rede superior é mal treinada, a precisão é de cerca de 60%, a rede inferior dá 99%.
а. Você pode simplesmente olhar para
Mas não se esqueça de estudar a teoria, nem mesmo sobre o algoritmo em si, mas sobre a redução da dimensionalidade, o que é, para que serve, como deve utilizá-lo correctamente e como não deve, etc...
Tenho a sensação de que não te vai ajudar muito. Isto é compressão de informação. Se você comprimir o lixo, ele será lixo comprimido.
Se você adicionar 1 bom chip de lixo a 2500, o algoritmo não vai notar muito, e sua influência no resultado final será se não mais do que 1/2500, então não muito. Mesmo que seja 1/100, você não vai notar no gráfico.
A única coisa que eu espero é que as características de alta correlação se fundam em uma só.
procurar um bot no topo do mercado para mt5 que negoceie sazonalmente
o nome começa com um P
E pensa em como fazer o contrário. Não funciona tão bem para mim, mas o tema funciona
а. Você pode olhar para ele simplesmente