Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2192
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ou seja, não há praticamente nada além de "água" descritiva que não tem nada a ver com ciência.
Sim, mas mesmo isso é mais próximo de negociar do que tsos.
Vá lá, pára de discutir... Aquele que compreende compreende compreende.
Talvez a compreensão chegue a outra pessoa.
Sim, mas até isso está mais perto de negociar do que o Tsos.
Bem, está de cabeça para baixo.
Talvez a compreensão chegue a outra pessoa.
Só precisa de ser estudado pelo menos superficialmente para compreender....
para entender que qualquer manipulação de uma função já é DSP, qualquer!!!
filtragem, previsão, processamento, modulação, descoberta de padrões, análise...
as mesmas redes neurais, são filtros digitais, e os filtros digitais fazem parte do DSP
é que todos aqui têm um conceito de que o DSP é como sinais de rádio
Só precisa de ser estudado pelo menos superficialmente para compreender....
para entender que qualquer manipulação de uma função já é DSP, qualquer!!!
filtragem, previsão, processamento, modulação, descoberta de padrões, análise...
as mesmas redes neurais, elas são filtros digitais, e os filtros digitais fazem parte do DSP
é que todos aqui têm esta noção de que o DSP é como os sinais de rádio e o bleep.
Sim. Só porque um preço (cotação) não é uma função contínua, é discreto no tempo e quantificado no nível - é por isso que tem de ser processado de acordo com as regras do DSP.
Sim. Só porque um preço (cotação) não é uma função contínua - é discreto no tempo e quantificado no nível - já em virtude de que seu processamento deve ser feito pelas regras do DSP.
Estou a ver contra a tendência até agora. As negociações de hoje não serão até amanhã.
não mais uma semana e não mais uma competição....
assinante e.
Sim. Só porque um preço (cotação) não é uma função contínua - é discreto no tempo e quantificado em nível - é por isso que deve ser processado de acordo com as regras do DSP.
A temperatura também é medida de forma discreta. Lan é bom. DSP e ECM são ciências aplicadas, não são fundamentais. Eu não gosto de filtros, embora o microondas com um magnetrão e um klystron e os filtros de pente parecessem contar)))) Bem, não caiu em nada))) Mas quando a fórmula realmente viu aqui com os prós e os contras do filtro, então o pente multidirecional lembrou)
Então é o seguinte.
Eu quero prever os feixes de canais
Para construir um canal, você precisa de três parâmetros
1) altura a partir do tt (ponto corrente)
2) baixo desde tt
3) inclinação do canal
três valores no total...
Preciso de transformar estes três valores num só para treinar um modelo de regressão...
Depois disso, preciso converter o valor previsto em três valores (parâmetros do canal) novamente.
Estava a pensar fazê-lo usando PCA , reduzindo a dimensionalidade para um componente e depois convertendo de volta da previsão...
mas não consegui descrever os três parâmetros em um componente, demasiada perda de informação, um componente não é suficiente
Karoch precisamos resolver o problema, quem pode treinar redes com três saídas (parâmetros) para a regressão?
Ou tem outras sugestões?
PS. treinar três modelos não é uma opção