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HERRAMIENTAS 12.2017/01.2018
tasa de aciertos. Si va a largo o a
corto en una acción, se recomienda
el beneficio general como parte del
ajuste de la optimización. La fase de
aprendizaje consume algún tiempo,
dependiendo de la longitud de los
historiales de precios y el número
de modelos. Los modelos deben
entonces ser comparados entre sí
para convertir al sistema en el mejor
de todos ellos en base al catálogo
mostrado a la izquierda de la Figu-
ra. Este catálogo se puede compro-
bar diariamente o semanalmente
dependiendo de la configuración
anterior de las señales. Usando el
“Modo Avanzado”, se puede pro-
fundizar aún más en el tema y crear
un modelo especial, donde el núme-
ro de niveles de filtro, la frecuencia
de señal en días y semanas, respec-
tivamente, y el número de genera-
ciones durante la fase de aprendi-
zaje puede extenderse durante esta
fase. Mientras más generaciones y
niveles de filtro se establezcan, más
larga será la fase de aprendizaje.
Mientras que los 5 modelos pre-
establecidos requieren un total de
unos 20 minutos para crear un sis-
tema, la fase de aprendizaje estará
en el “Modo Avanzado” durante al
menos más de 30 minutos.
¿Qué modelo es el mejor?
Si la fase de aprendizaje se ha lleva-
do a cabo para todos los modelos,
el modelo ideal se encontrará por
comparación. Puede seleccionar to-
dos los modelos para una acción de-
terminada y podrá crear un informe
de rendimiento. En este caso, todos
los modelos se mostrarán de lado a
lado. Se han usado los parámetros
habituales para la evaluación de los
sistemas de negociación. El usuario
entonces tendrá que decidir cuál es
el mejor sistema para él.
Después de un breve cálculo,
aparecerá una tabla tal y como se
Una vez que el proceso de aprendizaje de los diversos modelos se ha completado, hay que examinar una com-
paración de rendimientos para seleccionar el modelo preferido. El cual se transfiere al catálogo. La imagen
muestra los 6 modelos posibles.
Fuente:
G3) Seleccione el mejor modelo
Antes de iniciar un proceso de aprendizaje intensivo, se deben crear uno o más modelos para la acción selec-
cionada. Este modelo contiene los parámetros correspondientes para la red neuronal. La imagen muestra la
pantalla de ajuste para la acción de los . Solar City.
Fuente:
G2) Crear el modelo