Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3196
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Esta é uma continuação do tópico
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Aprendizado de máquina na negociação: teoria, modelos, prática e algo-trading
Aleksey Nikolayev, 2023.08.17:45 PM
Posso sugerir a modificação do meu experimento. Vamos colocar dez caixas com números de 1 a 10, cem bolas brancas e cem bolas pretas (os números 10 e 100 são considerados convencionalmente). As bolas são organizadas de alguma forma nas caixas, então você observa quantas bolas há em cada caixa e tenta entender se há uma regularidade no algoritmo de organização - nas caixas com quais números há uma predominância de bolas de alguma cor.
Portanto, se cada bola (de ambas as cores) for colocada aleatoriamente e com a mesma probabilidade de 0,1 em uma das gavetas, no final não haverá uniformidade na proporção de cores! Quase sempre haverá uma caixa com quase todas as bolas brancas e outra com quase todas as bolas pretas. E o problema não está na qualidade do DSP, você pode usar um DSP quântico real e tudo será igual. Trata-se da própria natureza da aleatoriedade probabilística. Sempre haverá irregularidade, mas o número de caixas em que ela será encontrada no próximo layout é absolutamente imprevisível. O mesmo acontece no exemplo anterior com a hora da semana (a hora da semana é o análogo do número da caixa).
Há duas maneiras de fazer isso. Ou tentar mostrar que a desigualdade na prática é muito maior do que seria com probabilidade igual. Isso é feito por meio de algum tipo de teste estatístico. Ou simplesmente ter certeza de que a não uniformidade, embora pequena, se deve a alguma regularidade, que se manifesta apenas fracamente devido ao ruído. Mas isso é uma questão de fé e prática e, se funcionar, tudo bem.
Espero que tenha ficado claro que os números da caixa (hora da semana) são uma analogia aos seus quanta.
É a continuação de um tema
Por que você precisa alterar os alvos?
Você precisa pegar muitas variantes da série embaralhada original e calcular novas metas para elas.
Em seguida, execute 10 mil simulações e observe os melhores quartis médios e compare-os com os originais.
SanSanych, há alguma chance de seu pacote mt-R funcionar no Linux? Refiro-me às duas variantes possíveis de instalação do R - diretamente no Linux e via wine (ainda não tentei essa variante).
O motivo do interesse é que eles vão fechar as janelas para a Rússia.
SanSanych, há alguma chance de seu pacote mt-R funcionar no Linux? Refiro-me às duas variantes possíveis de instalação do R - diretamente no Linux e via wine (ainda não tentei essa variante).
O motivo do interesse é que eles vão fechar as janelas para a Rússia.
Quais são as vantagens desse pacote em relação a outras opções?
e por que mudar os alvos
você precisa pegar muitas variantes da série embaralhada original e calcular novos alvos para elas.
Em seguida, execute 10 mil simulações e observe a média dos melhores segmentos e compare-os com os originais.
Você perdeu o contexto - não era disso que estava falando.
Quanto à sua ideia, de onde você tirou 10 mil - você quer essa quantidade de séries temporais? Isso é demais - não é racional.
Há outra opção: pegue outras ferramentas e experimente-as para ver qual porcentagem de segmentos quantificados continua a ser eficaz.
Isso destacará padrões comuns em diferentes instrumentos.
Você perdeu o contexto - tratava-se de outra coisa.
Se for sobre sua ideia, de onde você tira 10 mil - você quer tantas séries temporais? É demais, não é racional.
Há outra opção: pegue outras ferramentas e experimente-as para ver qual porcentagem de segmentos quânticos continua a ser eficaz.
Isso destacará padrões comuns em diferentes instrumentos.
Por que instrumentos diferentes? Você pode fazer isso em um só.
você pode fazer menos, não faz diferença, mas não muito pouco (a força da pequenez é determinada intuitivamente e empiricamente).
Quanto mais simulações, maior será a média do resultado. O viés é uma variante do compromisso.
Ou seja, ao atingir um determinado limite do número de simulações, o quatráfego deixará de ser útil em termos de extração de lucro e ficará muito médio. Ou seja, eles terão aproximadamente a mesma importância. Isso se o mercado for realmente aleatório. Se chegar a esse estágio, você realmente considerará o mercado como aleatório. Bem, ou seus pacotes de valor de chip são ineficientes.
será um monte carlo normal de uma pessoa saudável)
SanSanych, há alguma chance de seu pacote mt-R funcionar no Linux? Refiro-me às duas variantes possíveis de instalação do R - diretamente no Linux e via wine (ainda não tentei essa variante).
O motivo do interesse é que eles vão fechar as janelas para a Rússia.
Dei uma olhada nas notícias - vejo apenas restrições de um ano no download de distribuições W10 e W11 e sua remoção no final de 2022. Há alguma atualização em algum lugar?
Não preciso de nenhum outro, você pode usar um
você pode ter menos, não importa, mas não muito pouco (a força da pequenez é determinada intuitivamente e empiricamente).
Quanto mais simulações, maior a média do resultado. O viés é uma variante do traidoff.
Ou seja, quando um determinado limite de simulações for atingido, os quattrogramas deixarão de ser úteis em termos de extração de lucro, pois serão muito médios. Isso se o mercado for realmente aleatório. Se chegar a esse estágio, você realmente considerará o mercado como aleatório. Bem, ou seus pacotes de sinais de chip são ineficientes.
será um monte carlo normal de uma pessoa saudável)
Pelo que entendi, você propõe basicamente o seguinte:
Talvez eu possa fazer algumas dúzias de amostras, mas:
1. Não tenho conhecimento de como gerar um símbolo realmente semelhante ao original - nenhuma ferramenta.
2. Como você propõe interpretar o resultado se houver muitos "acertos" e, se forem poucos, nos intervalos de segmentos quânticos?
Esse pacote é executado em dlls. E eles só funcionam no Windows.
Dei uma olhada nas notícias - vejo apenas restrições de um ano sobre o download de distribuições W10 e W11. E sobre sua remoção no final de 2022. Há alguma atualização em algum lugar?
Eles disseram que a ativação será desativada por chave para clientes corporativos.