Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2479
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Obrigado, talvez não seja uma agonia, mas a minha falta de conhecimento fundamental.
Isto também é verdade se vários conjuntos de variáveis independentes corresponderem a uma única variável?
Você ao menos entendeu o que escreveu?
Concordo com você, se o mesmo exemplo descrever vários estados, então teremos uma probabilidade próxima de 1/n onde n é o número de estados ao classificar por qualquer algoritmo disponível.
Mas não há exemplos absolutamente semelhantes, eles são semelhantes em certo grau. A questão é como detectar esta "similaridade".
100 exemplos em três meses no M5... Eu me pergunto... Você seleciona amostras da amostra original de acordo com as regras , que você então usa no comércio?
Se dois vectores estão muito próximos um do outro mas têm valores-alvo diferentes, então isto força o algoritmo a fazer uma pequena curva que leva a uma diminuição da estabilidade do modelo, quando uma pequena alteração do vector de entrada leva a uma alteração significativa do resultado. Isto também não é bom, pois o modelo torna-se altamente sensível aos dados introduzidos e, portanto, pode errar com mais frequência.
100 amostras em 3 meses no site М5 é alcançado através do desbaste dos dados, que é a estratégia básica que o faz analisar o mercado não em cada barra, mas apenas em um determinado momento, quando a condição para a análise foi formada. Leia o meu artigo para entender aproximadamente do que estou a falar. A verdade é que está um pouco ultrapassado, e eu não uso muito lá (eu segui em frente), mas o conceito básico lá não mudou!
Sim, é chamado de dados inconsistentes. Trabalho com redes há 20 anos, por isso pode dizer-se que sou um guardião deste ramo. Porque perguntas?
Estiveste a beber outra vez?)
Ou você mudou para algo mais interessante? ))Sim, é chamado de dados inconsistentes. Trabalho com redes há 20 anos, por isso pode dizer-se que sou um guardião deste ramo. Porque perguntas?
A beber outra vez? :))
Ou você mudou para algo mais interessante? ))Não. Apenas - não
Poderia deixar isso mais claro, porque não é bem claro o que você quer dizer. Ou melhor, não é nada claro :-)
Ao aplicar métodos de aprendizagem de máquinas aos RIVERS DE EXECUÇÃO, a situação em que o mesmo conjunto de variáveis de entrada corresponde à mesma variável dependente quase nunca é satisfeita. Os diferentes valores da variável dependente geram um erro de previsão que precisa ser minimizado.
Todo este tópico é sobre a minimização do erro de previsão, aksakal.
Verdades simples....
Ao aplicar métodos de aprendizagem de máquinas à REMOTE RUNNING , a situação é
Porquê ao acaso?