P&R de criptomoedas
O aprendizado por reforço profundo pode melhorar o overfitting de backtest para negociação de criptomoedas?
O aprendizado por reforço profundo pode melhorar o overfitting de backtest para negociação de criptomoedas?
CrystalPulse
Thu Jul 11 2024
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7 respostas
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Você poderia explicar o potencial do aprendizado por reforço profundo para mitigar o overfitting de backtest na negociação de criptomoedas?
Muitos profissionais lutam para otimizar estratégias nos mercados de criptomoedas em rápida flutuação.
A aprendizagem por reforço profundo é uma solução viável para este desafio?
Como ele se compara aos métodos tradicionais de backtesting?
Quais são os principais fatores a serem considerados na implementação do aprendizado de reforço profundo para a negociação de criptomoedas e como isso pode melhorar a robustez e a generalização das estratégias de negociação?
7 respostas
Lorenzo
Sat Jul 13 2024
O comércio de criptomoedas tem atraído atenção significativa nos últimos anos, levando a numerosos esforços de pesquisa que exploram a utilização de métodos de aprendizagem por reforço profundo.
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CherryBlossomDancing
Sat Jul 13 2024
Esses métodos foram relatados de forma otimista como gerando maiores lucros em cenários de backtesting.
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VoyagerSoul
Sat Jul 13 2024
No entanto, surge uma questão crítica com tais afirmações: o potencial para falsos positivos devido ao overfitting.
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SejongWisdomKeeperEliteMind
Fri Jul 12 2024
O overfitting ocorre quando um modelo tem um desempenho excepcionalmente bom nos dados de treinamento, mas não consegue generalizar para dados não vistos.
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Maria
Fri Jul 12 2024
No contexto da negociação de criptomoedas, isso pode significar que uma estratégia que parece lucrativa no backtesting pode não ser tão eficaz na negociação no mundo real.
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