L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 59
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Personne ne vous empêche de regarder les autres liens. Je n'ai pas mis un lien vers mon site en haut de google, si ? Par conséquent, toutes les plaintes sur le fait que google indexe le site n'est pas comme vous le souhaitez, ne pas s'adresser à moi, et à l'équipe de soutien du moteur de recherche.
J'ai trouvé, vous avez un comité de deux modèles, ce n'est pas comme ça que j'ai compris et écrit ci-dessus.
J'ai rarement eu des modèles dépassant 40-50% de généralisation, mais après avoir réfléchi à ce qu'il fallait faire avec les données. Quelle est l'essence du modèle obtenu après la classification. Sur les mêmes données, j'obtiens maintenant des modèles d'au moins 70 %, en moyenne 80-90 %, et à l'avenir, sur des données inconnues, les erreurs sont d'environ 1 à 2 sur 10-12. C'est bien assez pour gagner.)
Oui, moi aussi j'essaie de classer strictement achat/vente. Mais comment avez-vous obtenu les 6 entrées originales, les avez-vous simplement prises dans une stratégie connue ? Des entrées adéquates sont l'une des choses les plus importantes. Au contraire, j'ai des milliers d'entrées (prix et indicateurs sur une centaine de barres) et j'ai besoin de les trier pour n'en garder que quelques douzaines, car avec autant d'entrées, n'importe quel modèle est surentraîné.
Ma stratégie est simple. C'est le sequent de Thomas Demark, qui donne des signaux d'achat et de vente. Les signaux dont la rentabilité est supérieure à 100 pips sont marqués d'un 1, les autres sont des zéros. Je sauvegarde les valeurs des indicateurs au moment du signal et j'obtiens un modèle de généralisation de 90%. C'est tout.
Je peux également utiliser le croisement de la baguette magique comme base du système. Je pense aussi qu'il sera assez bon. Donc ça se passe comme ça. L'essentiel est de préparer correctement les données...
Les deux derniers sont des modèles de zetoscore et de coefficient de Kelly, donc rien d'extravagant.....
Ma stratégie est simple. C'est le sequent de Thomas Demark, qui donne des signaux d'achat et de vente. Les signaux dont la rentabilité est supérieure à 100 pips sont marqués d'un 1, les autres sont des zéros. Je sauvegarde les valeurs des indicateurs au moment du signal et j'obtiens un modèle de généralisation de 90%. C'est tout.
C'est-à-dire une classification selon la rentabilité future (1 - au moins 100 pips, 0 - moins de 100 pips), mais pas selon la direction du signal ? Et comment déterminez-vous la direction, par le séquenceur Demark?
C'est-à-dire par classification de rentabilité (1 - au moins 100 pips, 0 - moins de 100 pips), mais pas par direction du signal ? Et comment définissez-vous la direction, par le séquenceur Demark ?
Le système lui-même donne un signal d'achat ou de vente, c'est la direction, et le classificateur dit si le signal est d'achat et le NS dit oui c'est un signal correct, alors achetez, s'il dit non ce n'est pas un signal correct, alors vendez. C'est la même chose avec la vente.... Vrai ou faux vendre, d'où la conclusion ...
Le système lui-même donne un signal d'achat ou de vente, c'est la direction, et le classificateur dit si le signal est d'achat et le NS dit oui c'est un signal correct, alors achetez, s'il dit non ce n'est pas un signal correct, alors vendez. C'est la même chose avec la vente.... Si le signal est vrai ou faux, alors tirons des conclusions...
Et n'importe quelle donnée d'entrée peut être convertie en donnée de sortie et le système fonctionnera pendant un certain temps, de sorte que celui qui cherche le trouvera toujours :-)
Donc, en réalité, une petite manipulation des données et nous avons un niveau de généralisation s'élevant à un chiffre acceptable de 90%......
Et n'importe quelle donnée d'entrée peut être convertie en donnée de sortie et le système fonctionnera pendant un certain temps, de sorte que celui qui cherche le trouvera toujours :-)
Il suffit donc de manipuler les données pour que notre niveau de généralisation atteigne des chiffres admissibles dans 90 % des cas : ......