วิธีการใช้ เครื่อง การเรียนรู้ ใน การซื้อขาย ของคุณ

วิธีการใช้เครื่องการเรียนรู้ในการซื้อขายของคุณ การเรียนรู้เครื่องนำเสนอข้อได้เปรียบที่ไม่ซ้ำกันและที่น่าสนใจมากสำหรับผู้ค้ามองหาขอบในตลาด เพียงในปีที่ผ่านมาเราได้เห็นเป็นจำนวนมากของทรัพยากรจากกองทุนป้องกันความเสี่ยงชั้นนำของโลกเช่นบริดจ์วอเตอร์ผู้ร่วมงานที่ทุ่มเทให้กับการสำรวจเทคนิคเหล่านี้ ในขณะที่ใช้การเรียนรู้เครื่องหรือปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนว่าไม่น่าเชื่อที่ซับซ้อนและยากที่จะใช้ยังคงมีวิธีการที่จะใช้ประโยชน์จากความสามารถของพวกเขาโดยไม่จำเป็นต้องปริญญาเอกในวิชาคณิตศาสตร์หรือวิทยาศาสตร์ ในบทความนี้เราจะไปถึง 3 รูปแบบที่แตกต่างกันที่คุณสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้จากเครื่องเพื่อปรับปรุงการค้าของคุณเอง การเลือกตัวบ่งชี้ หนึ่งในการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดคือการตัดสินใจที่ตัวชี้วัดที่จะใช้เพื่อการค้า ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ประกอบการหรือเทคนิคพื้นฐานหรือคุณเพียงแค่ใช้การเคลื่อนไหวของราคาเพื่อการค้าที่ประสบความสำเร็จของคุณเป็นไปได้ขึ้นอยู่กับตัวชี้วัดที่คุณใช้และวิธีการแปลความหมายได้ โชคดีที่มีวิธีการที่แตกต่างกันสำหรับการเลือกของคุณและตัวชี้วัดนี้เรียกว่า "การเลือกคุณลักษณะ" ในโลกเครื่องการเรียนรู้ การใช้ต้นไม้การตัดสินใจการเลือกตัวชี้วัดของคุณ ต้นไม้ตัดสินใจเป็นขั้นตอนวิธีการที่หลากหลายมากที่ได้รับประโยชน์จากการเป็นได้อย่างง่ายดาย interpretable ได้รับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของตัวชี้วัดและการเคลื่อนไหวของราคาของสินทรัพย์ต้นไม้ตัดสินใจจะได้พบกับตัวชี้วัดและค่าตัวบ่งชี้ที่ดีที่สุดที่แยกข้อมูลระหว่างราคาเพิ่มขึ้นและลดลงของราคา ตัวชี้วัดที่ใกล้ชิดกับด้านบนของต้นไม้ที่ถูกมองว่าเป็นตัวพยากรณ์ที่ดีกว่าผู้ที่ใกล้ชิดกับด้านล่างของต้นไม้และต่อไปนี้เป็นสาขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งจะช่วยให้คุณสามารถค้นหาประมูลและความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัด ต้นไม้ตัดสินใจยังจะให้ชุดของกฎที่คุณสามารถใช้เพื่อการค้าตามตัวชี้วัดเหล่านั้น แต่คุณต้องให้แน่ใจว่าจะต้องตัดต้นไม้และทดสอบ overfitting ต้นไม้การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและเครื่องมือที่มีภาพที่สามารถช่วยให้คุณตัดสินใจที่รวมกันของตัวชี้วัดเพื่อการค้าและสิ่งที่เห็นคุณค่าของพวกเขาเพื่อการค้า คุณสามารถค้นหาการสอนเกี่ยวกับวิธีการสร้างกลยุทธ์ที่มีต้นไม้ตัดสินใจที่นี่หรือสำหรับคำแนะนำทั่วไปมากขึ้นในการวิจัยที่นี่เป็นแหล่งข้อมูลที่ดี การเพิ่มประสิทธิภาพ เมื่อคุณมีพื้นฐานสำหรับกลยุทธ์ของคุณขั้นตอนต่อไปคือการเพิ่มประสิทธิภาพหรือการเลือกค่าพารามิเตอร์ที่ถูกต้องเพื่อเพิ่มโอกาสของการประสบความสำเร็จ กลยุทธ์หลายคนมีความหลากหลายของพารามิเตอร์เช่นการตั้งค่าตัวบ่งชี้รายการและเงื่อนไขออกหยุดการสูญเสียและใช้ระดับผลกำไรและการปรับขนาดตำแหน่งที่ทำให้ "แรงเดรัจฉาน" วิธีการของการพยายามทุกชุดเดียวมากยากและใช้เวลานานหาก ที่ทุกคนไปได้ การแก้ปัญหาเหล​​่านี้เป็นพื้นที่ที่การเรียนรู้เครื่องเก่ง การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้กลยุทธ์ทางพันธุกรรมอัลกอริทึม ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมเลียนแบบกระบวนการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติโดยการสร้างชุดที่เป็นเอกลักษณ์ของ "เด็ก" กลยุทธ์ที่มีส่วนผสมของดีที่สุด "ผู้ปกครอง" กลยุทธ์ที่มีโอกาสของการกลายพันธุ์แบบสุ่ม กระบวนการเริ่มต้นโดยการเข้ารหัสกลยุทธ์ของคุณเป็นอาร์เรย์ ยกตัวอย่างเช่นมันจะอ่านเป็นสิ่งที่ชอบ