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Parece interessante, você mesmo a implementou ou existe uma biblioteca - quero dizer, a componente gráfica e os cálculos financeiros.
Quanto aos resultados, parece que a rentabilidade e o Sharpe Ratio não são suficientes - quase não há margem para derrapagens e comissões, se é que há alguma.
o testador para python, liba - há muitos diferentes
Quanto ao resto - agora conduzo com parâmetros diferentes e o meu entusiasmo desapareceu, o mesmo excesso de equipamento que a floresta.
não é difícil ver onde há uma pista e onde há um teste. Isto é, em essência, nada mudou, o catbust não deu uma vantagem.
Mais tarde, vou tentar lstm.
Quanto a tudo o resto - agora estou a correr com parâmetros diferentes e o entusiasmo desapareceu, o mesmo excesso de equipamento que a floresta.
Quais são as fichas e os alvos?
Quais são as características e os alvos?
os incrementos são normais, alvos aleatórios do treinamento para o treinamento, através de diferentes passos (como um ziguezague com parâmetros flutuantes)
os incrementos são normais, direccionados aleatoriamente do treino para o treino, através de diferentes passos (como um ziguezague com parâmetros flutuantes)
está bem
nunca tive bons resultados com retornos ou incrementos, eles são muito ruidosos e eu não deveria negociá-los((
claramente
Eu tive uma má experiência com retornos ou incrementos, era muito barulhento, não se pode negociar assim((.
Se você tem um, é de curta duração, ou menos espalhado. Se assim for, são de curta duração, ou menos espalhadas.
Você pode ter mais ordem e menos negócios, mas não há padrões normais. Se houver, são de curta duração, ou há menos dispersão
Bem, o que esperavas...
Claro que se pode combater o barulho de muitas maneiras, mas obtém-se "sopa de machado".
Bem, o que esperavas...
foi apenas interessante comparar os classificadores
Eu não tirei muito do ecrã.
foi apenas interessante comparar os classificadores
Eu não entendi muito da imagem da tela.
classificador - floresta, cavacos - sinal de momento(10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) alvo - sinal de direção ZZ(10)
não há nada a comparar, é uma configuração de lame-duck
classificador - floresta, cavacos - sinal de momento(10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) alvo - sinal de direção ZZ(10)
Já tentou montar as fichas? e juntá-las à amostra de treino. Isto é, fazer várias implementações do processo com diferentes derivações, etc. a única coisa que eu ainda não fiz.
porque quando tiramos as diferenças de preços perdemos somas, as fichas ficam incompletas. Montecarlo pode ser consertado ... talvez
https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/
Já tentaste carregar as fichas? e adicioná-las à amostra de treino. Isto é, fazer várias implementações do processo com diferentes derivações, etc. a única coisa que eu ainda não fiz.
porque quando tiramos as diferenças de preços perdemos somas, as fichas ficam incompletas. Montecarlo pode ser consertado ... talvez
https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/
Eu tentei muitas coisas, IMHO forecaster para mudar um sinal para futuros incrementos é uma coisa triste, pelo menos eu nunca aprendi a fazer nada de bom com ele, não se trata de peculiaridades de configuração, mas de previsibilidade próxima a zero, que é completamente nivelada pelos custos comerciais.
Os incrementos são de nível "micro", como os movimentos dos átomos, enquanto o foco deve ser algo menos ruidoso, algo como seguir/flutuar a tendência, do que filtrar os habituais invertidos e impulsivos.