Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2354

 
elibrarius:
É melhor comparar os lucros. Não é um erro de inclinação.

Não é nada melhor, não vejo nenhuma vantagem em olhar para o lucro, mas vejo muitas desvantagens ...

Eu dei-te o código, mas não há ninguém para o tentar, é obviamente mais fácil escrever mensagens...

sibirqk:
Na verdade, é quase o mesmo que construir uma linha de tendência e depois removê-la da série original. Sim, tal resíduo é mais fácil de prever, mas tudo se resume a prever a tendência. Para prever a tendência, devemos saber pelo menos aproximadamente para onde o preço irá no futuro. Mas se se sabe, não se precisa de um acordeão, refiro-me a todas as fases anteriores.

Como se pode confundir a dissuasão com a normalização?

Ideologicamente, é o mais próximo da conversão Box-Cox

 
mytarmailS:

Não é melhor, não vejo nenhuma vantagem em ver os lucros, mas vejo muitas desvantagens ...

Eu dei-te o código, mas não há ninguém para o tentar, é mais fácil escrever mensagens...

Como podes confundir a dissuasão com a normalização, está tudo errado na minha cabeça...

Ideologicamente, é o mais próximo da conversão Box-Cox

Bem, tu é que sabes. Acho que sim. Boa sorte com a sua pesquisa.
[Excluído]  
Os normalizadores/COS removem a última coisa que estava no preço (alfa)
 
Maxim Dmitrievsky:
Normalisations/Detrenders/Smoothers/COS remove a última coisa que estava no preço (alfa)
Aqui eu acho que concordo - para encontrar alfa, imho você precisa aprender como prever o remoto 🙂 .
[Excluído]  
sibirqk:
Aqui eu acho que concordo - para encontrar um alfa, imho você precisa aprender a prever o remoto 🙂 🙂 Vai contra o treinamento clássico de redes neurais, que gostam de treinar dados homogêneos.

Isto vai contra o clássico treinamento de dados para redes neurais, que gostam de aprender com dados homogêneos.

 
Maxim Dmitrievsky:

Isto vai contra a clássica preparação de dados para redes neurais, que gostam de aprender com dados homogêneos.

Talvez seja por isso que o alfa é encontrado por poucos people🙂 .
 

blá - blá - blá - blá - blá - blá

Porquê fazer algo quando se pode simplesmente falar sobre isso...

 

Alguém já descobriu o que é a diferenciação fracionária?

Em https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/ ele conseguiu do Prado.

Ele escreve que"A diferenciação das séries temporais queconhecemos remove toda a memória da evolução dos preços" - aparentemente, se tomarmos a diferença da barra anterior para cada barra.

A maioria deles usa a diferença da 0ª barra deste fórum.

1) O que é diferenciação fracionária? Os coeficientes de 0,1-0,5 são recomendados.

Uma diferença de menos de 1 barra não pode ser tomada. Talvez seja uma diferença de 2, 5 ... 10 ... 20 barras a partir do próximo bar?

2) Como é melhor do que a diferença de barras 0?
Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения
Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения
  • dou.ua
Всем привет! Так получилось, что я уже около семи лет занимаюсь машинным обучением. В последние несколько из них я как исследователь и CTO Neurons Lab часто работаю с финансовыми данными в рамках проектов, связанных с инвестиционным менеджментом и алгоритмическим трейдингом. Чаще всего клиенты приходят с текущими стратегиями, которые нужно...
[Excluído]  
elibrarius:

Alguém já descobriu o que é a diferenciação fracionária?

Em https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/ ele conseguiu do Prado.

Ele escreve que"A diferenciação das séries temporais queconhecemos remove toda a memória da evolução dos preços" - aparentemente, se tomarmos a diferença da barra anterior para cada barra.

A maioria deles usa a diferença da 0ª barra deste fórum.

1) O que é diferenciação fracionária? Os coeficientes de 0,1-0,5 são recomendados.

Uma diferença de menos de 1 barra não pode ser tomada. Talvez seja uma diferença de 2, 5 ... 10 ... 20 barras a partir da próxima?

2) Como é melhor do que a diferença de barras 0?

https://www.mql5.com/ru/articles/6351

Eu não vejo muita diferença com a EMA detrend, e se você tem várias filas com desfasamentos diferentes, o ponto de usar a diferenciação fracionária é perdido.
Грокаем "память" рынка через дифференцирование и энтропийный анализ
Грокаем "память" рынка через дифференцирование и энтропийный анализ
  • www.mql5.com
Область применения дробного дифференцирования достаточно широка. Например, алгоритмы машинного обучения, обычно, принимают дифференцированный ряд на вход. Проблема в том, что необходимо вывести новые данные в соответствии с имеющейся историей, чтобы модель машинного обучения смогла распознать их. В данной статье рассматривается оригинальный подход к дифференцированию временного ряда, в дополнении к этому приводится пример самооптимизирующейся ТС на основе полученного дифференцированного ряда.
[Excluído]  
Depois terá perguntas sobre metamodelos, depois é com o livro. Mas devo decepcioná-lo - eles também não melhoram os resultados :D