Best Predictive Algo?
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Thema: Best Predictive Algo?

  1. #1
    Angenommen, wir haben ein sehr schnelles neuronales Netzwerk, das sehr schnell x (wobei x große Datenmengen sein kann) Datenmengen analysieren kann und bereit ist, den kommenden Stab zu handeln (nur 1-3 Striche, nicht mehr).

  2. #2

  3. #3
    Wenn das beste vorhersagende Algo existieren könnte - Forex-Händler könnten die reichsten Menschen der Welt sein.

  4. #4

  5. #5

  6. #6

    Zitat Zitat von ;
    Sehr schön! Wavelets lesen. Wenn Sie bereits daran gearbeitet haben, erschießen Sie eine PM, und wir können uns zusammenschließen.

  7. #7

    Zitat Zitat von ;
    Irgendwelche anderen Ideen?
    Ich habe mit denen vor 3 oder 4 Jahren herumgespielt, soweit ich mich erinnere, führte es nirgendwo hin. Wenn Sie nicht über einen Supercomputer verfügen, der mit einem größeren Datenmuster und einer größeren Anzahl von Neuronen arbeitet, kann ich bezweifeln, dass Sie ein praktikables Ergebnis erhalten. Schauen Sie sich dieses an:
    https://www.mql5.com/en/code/9002

  8. #8
    Quants aktualisieren und ändern ihre Algos ständig, wenn Sie nicht konkurrieren können.

  9. #9

    Zitat Zitat von ;
    Sehr schön! Wavelets lesen. Wenn Sie bereits daran gearbeitet haben, erschießen Sie eine PM, und wir können uns zusammenschließen.
    Dies ist auf meiner To-do-Liste. Wavelets, Kernel noch ein paar andere Dinge
    https://www.mql5.com/en/articles/412es sieht interessant aus, was denkst du?

  10. #10
    @ roel13 Die Voraussetzung des Threads ist, dass es eine einzige beste Vorhersagemethode gibt. Dies widerspricht einer statistischen Lerntheorie, die als The The Free No Lunch bezeichnet wird. Dieser Satz besagt im Wesentlichen, dass es keine universelle beste Methode für alle Anwendungen gibt.
    http://www.kyb.mpg.de/fileadmin/user...fs/pdf2819.pdf
    Zitat Zitat von ;
    Es stellt sich heraus, dass es viele Möglichkeiten gibt, aber keine beste.
    Zitat Zitat von ;
    Dieses Fehlen einer allgemein besten Wahl kann tatsächlich in dem sogenannten No-Free-Lunch-Theorem formalisiert werden, der im Wesentlichen sagt, dass, wenn keine Annahme gemacht wird, wie die Vergangenheit (dh die Trainingsdaten) mit der Zukunft zusammenhängt (dh Testdaten). Vorhersage ist unmöglich. Wenn es keine a priori Einschränkung für die möglichen erwarteten Phänomene gibt, ist es außerdem unmöglich, zu verallgemeinern, und es gibt keinen besseren Algorithmus (jeder Algorithmus würde bei einem bestimmten Phänomen von einem anderen geschlagen werden).
    Zitat Zitat von ;
    B Kein freies Mittagessen Wir können jetzt eine formale Definition der Konsistenz angeben und die Kernergebnisse über die Unmöglichkeit universell guter Algorithmen angeben.
    Die Antwort auf das Beste hängt ganz davon ab, wie Sie das jeweilige Problem definieren. Entschuldigung, hier gibt es kein kostenloses Mittagessen. Die Theorie weist nicht auf eine beste Antwort hin, also muss dies nach der altmodischen Methode sein: Versuch und Irrtum.

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