Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3060
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em particular, os compilados não são bem-vindos aqui. Gratuito, não para uso comercial.
Algum código que não funciona para mim novamente. Se você quiser discussões substanciais, publique resultados reproduzíveis.
O código funciona e é reproduzível.
O código está funcionando e pode ser reproduzido.
Sim, está funcionando - descobrimos o problema - eu tinha a versão errada do R.....
Como fazer cotações de minutos por 10 anos a partir dele e carregá-lo no MT5 para que isso seja possível, você pode me dizer?
O código está funcionando e pode ser reproduzido.
Ninguém nunca duvidou disso ;))))
Ele instala uma nova versão do R para cada biblioteca e depois especula se os desenvolvedores são tolos ou não.... )))
É engraçado. E triste.... E nojento...
continuamos a mastigar cauzal em nosso tempo livre.
por meio de injeções forçadas no cérebro
A primeira parte, em que as tias comparam diferentes lerners.
A primeira parte, em que as tias comparam diferentes lerners.
Estou analisando e, até agora, só tenho esta ideia: o chamado efeito é essencialmente um erro em uma amostra atrasada.
Em outras palavras, é algum tipo de justificativa para tudo dar errado. Mas eu não entendo, onde está a maneira de identificar a causa exata.....
E qual você vê o objetivo dessa pesquisa para a negociação?
E qual foi o objetivo dessa pesquisa para a negociação?
você terá que traduzir as definições de marketing deles para a linguagem humana normal para descobrir como inseri-los.
Em termos gerais: há um grupo de trens com um tritmento na forma de um modelo treinado, digamos, há um teste (grupo de controle) sem tritmento. Todas as outras conclusões e a elevação do modelo são feitas de acordo com os métodos propostos. Talvez essa não seja uma analogia muito correta.
Veja de uma maneira mais simples: você faz qualquer tratamento (causa) e depois analisa os efeitos por meio de todos os tipos de testes aleatórios. Você obtém uma análise causal.
você terá que traduzir as definições de marketing deles para uma linguagem humana normal para descobrir como parafusá-los.
Em termos gerais: há um grupo de estagiários com um tratamento na forma de um modelo treinado, digamos, e há um teste (grupo de controle) sem tratamento. Todas as outras conclusões e a elevação do modelo são feitas de acordo com os métodos propostos. Talvez essa não seja uma analogia muito correta.
Veja de uma forma mais simples: você faz qualquer tratamento (causa) e depois analisa os efeitos por meio de todos os tipos de testes aleatórios. Você obtém uma análise causal.
Talvez eu realmente não tenha entendido o propósito de tudo isso.... Mas me pareceu que o objetivo é detectar a influência de um novo fator, ou pode ser considerado como um outlier do valor passado do preditor, no indicador (preço ou qualquer outra coisa - a regressão é principalmente em exemplos). Então, a tarefa deve ser detectar esses valores atípicos quando a cronologia dos eventos permanecer inalterada (não é possível randomizar linhas de amostragem para séries temporais). E, ao que parece, esse é um evento raro ou uma mudança única. Então, basta observar as alterações na distribuição do índice preditor em uma janela de tempo fixa. Esses preditores que sofreram essa alteração são a causa (ou talvez não - aqui eu não entendi a ideia deles de como determinar a causa ou o efeito), e se essas alterações em diferentes partes do teste levarem com mais frequência ao efeito "o modelo não funciona", então precisamos fazer com que o modelo funcione com mais cuidado com esses preditores....