Aprendizagem de máquinas para robôs - página 12
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O mercado está em constante mudança e o bot em um algoritmo falhará e todos voarão para o tubo.
E o apartamento pode ser dividido assim, ainda não vi nada melhor...
Outra coisa é sentar-se na cauda da memória do mercado no aprendizado de máquina, não há nada em que pensar, basta ensinar o bot a negociar em picos e depressões no histórico de preços.
É claro que você precisa ensiná-lo de forma rápida e qualitativa, talvez tenha que fazer isso com frequência, mas tudo isso é resolvido pela automação primitiva, especialmente porque eu já a tenho.
Tudo o que resta é verificar na prática o quanto um robô treinado pode negociar por inércia e com que frequência ele precisa ser alterado ou retreinado, e quais partes do histórico devem ser consideradas.
É como descer uma pista de esqui e pular de um salto de esqui, acelerar, pular e voar o máximo que puder, depois voltar a subir a colina, o que é ainda mais fácil:)
É isso mesmo. Na minha variante, a inércia é de 1 a 3 dias com treinamento nos meses anteriores e deixo que a neuronka decida quais seções usar. é necessário apenas dimensionar o plano corretamente e não estender o preço por toda a matriz. Ninguém em sã consciência usará valores absolutos, e o sistema fará a distinção. Mas, em geral, não obtive resultados estáveis até o momento. Há outra coisa... Não experimentei em TFs grandes. Nesses casos, você precisa ser capaz de esperar por uma grande queda. Se você quiser experimentar TFs grandes, informe os resultados.