Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1978
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Funciona melhor, mas é muito mais difícil ) se o RL também for aparafusado.
Em geral, as redes convencionais de propagação traseira como mlp não são adequadas para séries temporais, de forma alguma. Pelo menos você precisa do RNNEles são bons para estacionários) Lógica simples para trabalhos simples apenas. Para posições reais, é necessário um algoritmo complexo).
Para estacionário eles são bons) Lógica simples para simples só funciona. Para séries reais é necessário um cérebro complexo).
Qualquer série não estacionária pode ser representada como uma soma de séries estacionárias de comprimento arbitrário. Mas a duração arbitrária é um grande problema no problema de previsão.
Qualquer série não estacionária pode ser representada como uma soma de séries estacionárias de comprimento arbitrário. A duração arbitrária é um grande problema no problema de previsão.
É um grande equívoco.
Para estacionário eles são bons) Lógica simples para simples só funciona. Para séries do mundo real, você precisa de um cérebro complexo)
depende da relação sinal/ruído. Em algum momento eles param de trabalhar, porque não levam em conta a não-malenidade.
Grosso modo, a regularidade desaparece em séries ruidosas (loops óbvios), mas a não marcação é preservada (se o processo for com memória). O mlp normal não o apanha, só o RNN.
daí o mlp, o impulso, a floresta, etc., apenas para processos Markovianos sem memória.
Exemplo com idioma: cada idioma tem um certo nível de entropia, ou seja, a alternância de palavras no idioma. A um alto nível, a fala torna-se incoerente, por exemplo, se há muitas palavras parasíticas, ou se você é apenas Peter Konov. Então você só pode pegá-lo do contexto, o que requer memória de frases passadas (padrões).
Por exemplo, você leu minha frase e não sabe quem é Peter e em que contexto eu a escrevi. Você não tem memória de eventos passados e não pode relacioná-los com o texto atual, então você tira as conclusões erradas.
depende da relação sinal/ruído. Em algum momento, eles param de trabalhar, porque não levam em conta a não-malenidade.
Grosso modo, em filas ruidosas, a regularidade desaparece (ciclos óbvios), mas a não obscuridade é preservada (se o processo for com memória). O mlp normal não o apanha, só o RNN.
daí o mlp, o impulso, a floresta, etc., apenas para processos Markovianos sem memória.
Exemplo com idioma: cada idioma tem um certo nível de entropia, ou seja, a alternância de palavras no idioma. A um alto nível, a fala torna-se incoerente, por exemplo, se há muitas palavras parasíticas, ou se você é apenas Peter Konov. Então você só pode pegá-lo do contexto, o que requer memória de frases passadas (padrões).
Por exemplo, você leu minha frase e não sabe quem é Peter e em que contexto eu a escrevi. Você não tem memória de eventos passados e não pode relacioná-los com o texto atual, então você tirará as conclusões erradas.
O sinal/ruído é, naturalmente, determinante. No caso de ruído forte, as regularidades fracas serão perdidas, você simplesmente não pode vê-las. Mas no caso das séries de preços, o ruído não é criado a partir do exterior. O ruído está a desvanecer-se ou é fraco, mesmo que seja forte. Mas isso não muda a essência. Regularidades que podem ser detectadas e o resto é ruído.
Isto é um grande equívoco.
Certamente não para nenhum no sentido pleno da palavra qualquer. O ruído branco não se aplica aqui, mas também não o estamos a considerar. Inicialmente uma série é composta de diferentes regularidades, e têm amplitudes e comprimentos diferentes, por isso temos uma série com ruído e regularidades nela.
O sinal/ruído é, naturalmente, o factor determinante. Se houver muito barulho, perder-se-ão as fracas regularidades, simplesmente não se podem ver. Mas no caso das séries de preços, o ruído não é criado externamente. O ruído está a desvanecer-se ou é fraco, mesmo que seja forte. Mas isso não muda a essência. Os padrões que podem ser detectados e o resto é ruído.
Se o ruído for mais do que sinal, é sempre sobre ou subnutrido (quando se utiliza a amostragem de validação). Porque não há padrões estáveis.
e quando há muito ruído e poucos padrões, então tente isolar o sinal.
é realmente difícil entender porque uma sequência de padrões ruidosos contém um sinal, mas um padrão não contém. Podemos simplesmente aumentar o número de recursos (histórico sendo alimentado). Mas não, não funciona assim. Ruído no ruído produz ruído. Requer uma extracção de contexto mais subtil, funciona lá por alguma razão. Magia, numa palavra.
Bem, se o ruído é maior do que o sinal, é sempre um excesso ou uma falta de equipamento (quando se usa a amostragem de validação). Porque não há padrões estáveis.
mas quando há muito barulho e poucos padrões, vais tentar isolar o sinal.Bem, esse é o objetivo de todas as buscas em todos os tópicos probabilísticos, para isolar um padrão e pegar o momento em que ele se foi. E geralmente é menos problemático e dispendioso isolar).
:з
gentilmente educado))))
amavelmente educado))))
Estou a fazer um registo completo, vai dizer-te o que ele está a fazer.
para que possamos descobrir o que melhorar