L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 227
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L'essentiel peut se résumer en une série de phrases. C'est tout ce que je demande.
Il ne s'agit pas maintenant d'étudier le sujet, mais d'estimer de manière préliminaire sa portée. C'est pourquoi je dis formuler (si vous comprenez).
Voir au moins la première conférence. Vous ne pouvez pas le faire en quelques phrases, c'est un domaine trop vaste.
Vous voyez, j'attends que vous articuliez le point, car je veux comprendre exactement ce que vous voulez par la notion d'apprentissage automatique.
Ce que la conférence vous dira, c'est la compréhension des autres. Peut-être que ce dont la communauté du trading algorithmique a besoin est un apprentissage machine spécifique.
Je veux comprendre ce dont les algotraders ont exactement besoin dans le vaste domaine de l'apprentissage automatique et ainsi réduire le temps passé à apprendre des domaines non pertinents, limiter le code en contournant les tâches inutiles et, en fin de compte, atteindre la bonne mise en œuvre de l'objectif.
Vous voyez, j'attends que vous articuliez le point, car je veux comprendre exactement ce que vous voulez en termes d'"apprentissage automatique".
Ce que la conférence vous dira, c'est la compréhension des autres. Peut-être la communauté algotrading a-t-elle besoin d'un apprentissage machine spécifique.
Je veux comprendre ce dont les algotraders ont spécifiquement besoin dans le vaste domaine de l'apprentissage automatique et ainsi réduire le temps passé à apprendre des domaines non pertinents, limiter le code en contournant les tâches inutiles et, en fin de compte, parvenir à la mise en œuvre correcte de l'objectif.
Il y a deux objectifs ici, très généralement.
1) sélection qualitative des caractéristiques
les caractéristiques sont :
Par exemple, vous aimez l'analyse technique, le support, la résistance, le rebond, la rupture etc...
vous voyez le marché à travers ces caractéristiques, nous ne donnons pas les prix mais seulement les signes que le support, la résistance, le rebond, la rupture etc.... dans l'algorithme
et c'est là que le bât blesse
2) la génération de décisions
l'algorithme qui "jongle" avec ces signes commence à créer des règles de trading optimales - des décisions et sélectionne les signes qui ont de la valeur et ceux qui ne sont pas importants pour prendre une bonne décision.
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le traitement correct des données représente 98% du travail.
la formation du MO est de 2%.
Il y a deux objectifs ici, très généralement
1) sélection qualitative des caractéristiques
ces signes sont :
Par exemple, vous aimez l'analyse technique, le support, la résistance, le rebond, la rupture etc...
vous voyez le marché à travers ces caractéristiques, nous ne donnons pas les prix mais juste les caractéristiques comme les supports, les résistances, les rebonds, les ruptures, etc... dans l'algorithme
et c'est là que le bât blesse
2) la génération de décisions
l'algorithme qui "jongle" avec ces signes commence à créer des règles de trading optimales - des décisions et sélectionne les signes qui ont de la valeur et ceux qui ne sont pas importants pour prendre une bonne décision.
Merci. Je commence à avoir une idée.
Il s'agit d'une sorte de collecte de signatures générales et d'analyse de divers changements de données dans la période actuelle, qui sont introduits dans un algorithme spécial, y sont analysés, des statistiques pour les signatures de données sont collectées, des modèles et des répétitions de signatures sont étudiés et des décisions sur le comportement du système sont générées.
Comme ça ?
Vous voyez, j'attends que vous articuliez l'essentiel, car je veux comprendre ce que vous voulez exactement par le terme "apprentissage automatique".
Ce qui sera dit lors de la conférence, c'est la compréhension des autres. Peut-être la communauté algotrading a-t-elle besoin d'un apprentissage machine spécifique.
Je veux comprendre ce dont les algotraders ont exactement besoin dans le vaste domaine de l'apprentissage automatique et ainsi réduire le temps passé à apprendre des domaines non pertinents, limiter le code en contournant les tâches inutiles et, en fin de compte, atteindre la bonne mise en œuvre de l'objectif.
L'essence de l'apprentissage automatique est d'approximer un ensemble de données pour obtenir un quasi-modèle qui le génère. Dans le cas de la classification, il s'agit d'un nuage de points marqués pour obtenir des masques les séparant.
L'essence de la MO est d'approximer un ensemble de données pour obtenir un quasi-modèle qui le génère. Dans le cas de la classification, il s'agit d'un nuage de points étiquetés pour obtenir des masques les séparant.
Une approximation est une généralisation des valeurs. En d'autres termes, s'agit-il d'encapsuler différentes valeurs de données dans une plage choisie ? En outre, il est possible de créer un modèle numérique qui généralise le changement d'une valeur sur une période de temps. En rassemblant ces modèles, il est possible de créer des statistiques sur lesquelles fonder les décisions et les choix d'actions.
Est-ce que je vais dans la bonne direction ?
En bref, -
1. Créez un algorithme qui collecte les flux de valeurs de tous les paramètres (données) dont nous avons besoin et les fait passer par le tampon circulaire.
2. Nous faisons passer les flux de valeurs stockés dans le tampon circulaire par un filtre spécial, qui les généralise aux plages de ces valeurs.
3. Un modèle numérique généralisé (au moyen d'intervalles) de la nature de la valeur de chaque paramètre dans le tampon circulaire est créé, et écrit dans le format approprié.
4. Ce modèle est envoyé à l'algorithme statistique qui collecte ces modèles.
5. Nous parcourons en boucle la base de données contenant des modèles (signatures) de la nature des changements de valeurs de nos paramètres et trouvons le modèle qui convient le mieux à la situation actuelle.
6. Une décision est prise quant au comportement du système dans la situation capturée dans cette signature (modèle).
Je la formulerai plus précisément par la suite.
Ce quetoxic a montré est une sorte de clustering, mais avec un professeur, les points au début sont des signes ou plutôt leurs paramètres numériques, vous avez un objectif d'achat et de vente, donc avant la formation vous avez marqué à la hausse (achat) et à la baisse (vente), et l'algorithme commence à diviser les paramètres des signes par l'objectif, comme la zone bleue est l'achat, rouge est la vente....
Mais en ce moment, le dernier buzz est quelque chose comme ceci
https://www.youtube.com/watch?v=05rEefXlmhI
https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
https://www.youtube.com/watch?v=xcIBoPuNIiw
mais je suis un vrai nerd.
Et celui-ci est hilarant))))
https://www.youtube.com/watch?v=pgaEE27nsQw
Ce quetoxic a montré est une sorte de clustering, mais avec un professeur, les points au début sont des signes ou plutôt leurs paramètres numériques, vous avez une cible d'achat et de vente, donc avant l'entraînement vous avez marqué à la hausse (achat) et à la baisse (vente), et l'algorithme commence à diviser bêtement les paramètres des signes par cible, comme la zone bleue est achat, rouge est vente....
Mais en ce moment, le dernier buzz est quelque chose comme ceci
https://www.youtube.com/watch?v=05rEefXlmhI
https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
https://www.youtube.com/watch?v=xcIBoPuNIiw
mais je suis un vrai nerd.
Je jetterai un coup d'oeil à tout ça demain.
Il y a deux ans, j'ai eu des idées qui se sont avérées similaires à certains égards à l'apprentissage automatique. Je l'ai appelé "collecte des signatures numériques des changements de valeur des paramètres". J'ai trouvé les bases de cette technologie et je les ai écrites. Je n'ai jamais réussi à le mettre en œuvre, car j'étais toujours distrait par d'autres choses.
Demain, je décrirai l'ensemble du concept de ces "signatures" et vous me direz en quoi il s'apparente à l'apprentissage automatique.
Si ce sont des choses proches, alors la technologie de création d'algorithmes est déjà claire pour moi.