Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3053
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Tenho certeza de que será um trabalho interessante com novas experiências.
Tentei escrever um q-table simples (sem essa super fórmula para calcular a ação).
Pode ser uma consequência em vez de uma causa, mas ainda é um fenômeno conectado e, portanto, desde que haja uma conexão, podemos falar de um padrão.
Só precisamos reconhecer que as leis mudam. E é quando elas mudam - o momento do tempo - que esse problema deve ser resolvido.
As leis não mudam. Nós simplesmente não entendemos todas as leis.
Na natureza, não há dois flocos de neve exatamente iguais, mas nós os percebemos como flocos de neve e todos eles são parecidos para nós.
Nos mercados financeiros, um padrão é a imagem de um floco de neve natural.
Não há dois padrões exatamente iguais em determinados parâmetros, como no caso dos flocos de neve, mas, ao mesmo tempo, os padrões existem como uma lei.
padrões existem como lei.
Se apresentarmos todos os períodos de tempo em um único gráfico, levaremos em conta todas as informações sobre todos os extremos do gráfico?
há três timeframes no gráfico ao mesmo tempo m1 . m10, m60
E se definirmos a tarefa de encontrar regras de forma um pouco diferente?
as próprias regras precisam ser diferentes.
Se os sinais forem X1, X2..... Х10
então as regras para os de madeira se parecem com X1>= 0,001 & X2<0,05 .
onde 0,001 é apenas um número abstrato/constante que não está de forma alguma vinculado ao mercado, apenas um número para aproximação...
Por isso, quando o mercado muda, todos esses números/constantes param de funcionar imediatamente...
você precisa de regras como X1 >= ( X2*(X5/X7) ) & X3 < (X2^2) * X10.
em vez de constantes abstratas - uma fórmula adaptativa,
e as constantes devem ser evitadas como fogo.
não são boas nem ruins, são adaptativas e não constantes.
eles não são bons nem ruins, são adaptativos e não constantes.
Mais uma vez, não tenho medo de aborrecê-lo.
O problema não são as regras ou os modelos, o problema é o poder de previsão do preditor para o professor, que (poder de previsão) varia. Com a sua abordagem, você pode entrar em uma "qualidade de ajuste" aleatória e precisa de uma medida numérica da variabilidade da capacidade de previsão. Você tem algum análogo de "impotência" para o preditor nos modelos - nós tiramos do que temos e, se tudo for lixo, tiramos do lixo. Para mim, a filtragem é um beco sem saída, porque o algoritmo forma regras sobre o que lhe é dado: se você der um doce, receberá chocolate, e se der lixo, receberá outra porção de g... lixo.
a relação entre os atributos tem a mesma probabilidade de ficar fora do intervalo. Exatamente a mesma abstração.
Mas esse não é o ponto, e sim a abordagem proposta, que faz algum sentido.
Continuo aguardando pensamentos normais do fórum sobre como aprimorar tal coisa, porque minha cabeça raramente tem ideias novas até que eu leia mais alguns livros sobre estatística e IO.
Tomei especificamente o OOS em que o mercado mudou. O estudo foi feito em um mercado em queda e o OOS em um mercado em alta.
Quantos meses/anos há no gráfico?