L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 277
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mytarmailS:
Lorsqu'une personnecherche quelque chose qui fonctionne, il est préférable d'avoir un paquet prêt à l'emploi, et lorsque vous l'avez déjà trouvé, vous devez le comprendre et réécrire le code vous-même.
Vous n'êtes pas d'accord ?
Je suis d'accord avec vous dans l'ensemble.
Le seul problème est de savoir ce qu'il faut entendre par le terme "recherche", dans quel espace sémantique chercher. Si vous êtes d'accord avec la nécessité de comprendre les algorithmes de bas niveau pour les utiliser avec succès, il en va de même pour la recherche d'"idées". L'une d'elles consiste à lire sur des forums ou des sites de profilage les techniques d'analyse de données les plus récentes, telles que les réseaux neuronaux profonds, les forêts, etc. C'est une autre chose de trouver un package dans R, d'y mettre un tas de lignes et de tirer des boutons, en méditant sur le chagrin, qui déclarerait ensuite "avec autorité" "les réseaux neuronaux pour le forex ne fonctionnent pas", et une toute autre chose de comprendre tout cela au niveau des ints et des dubs, de sentir la texture des données, pourquoi un réseau neuronal ou une forêt ne fonctionne pas bien, comment s'améliorer, etc. Un autre niveau d'abstraction, vous pensez vos propres pensées, qui ne sont même pas clairement verbalisées, mais vous avez déjà du code et des résultats :)
J'essaie maintenant de charger des données dans Rattle, mais j'obtiens une erreur :
Erreur dans sort.list(y) : 'x' doit être atomique pour 'sort.list'.
Avez-vous déjà dit "trier" sur une liste ?
J'essaie maintenant de charger des données dans Rattle mais je reçois une erreur :
Je ne peux pas utiliser le double ou je dois le préparer correctement ?Au fait, le MYTHME approche où mon article verra la lumière du jour, je suis sûr que beaucoup le trouveront utile :-)
Dites-moi, écrivez-vous une histoire d'Oanda sous quelque forme que ce soit ?
Il y a un appendice dans mon article. Jetez-y un coup d'œil à titre d'exemple.
J'ai lu votre article, je pense qu'il sera instructif pour un lecteur débutant pour comprendre les bases de l'utilisation de MO dans le trading algorithmique. Mais vous avez fait une erreur dans la construction de l'objectif,"Déplacer l'indicateur ZigZag vers la gauche ", il montre le futur comme des filtres à double sens (qui prennent les données à gauche et à droite du moment actuel).
J'ai lu votre article, je pense qu'il sera instructif pour un lecteur débutant pour comprendre les bases de l'utilisation de MO dans le trading algorithmique. Mais vous avez fait une erreur dans la construction de l'objectif,"Déplacer l'indicateur ZigZag vers la gauche ", il montre le futur comme des filtres à double sens (qui prennent les données à gauche et à droite du moment actuel).
Non, ce n'est pas une erreur.
Le hochet est une blague plutôt sournoise.
D'une part, il vous permet de voir l'ensemble du cycle de l'apprentissage automatique : dataminig, modélisation, évaluation du modèle à une fraction du coût.
D'autre part, cela donne l'illusion de la simplicité du modèle. Et ce n'est pas facile du tout. Chaque élément des modèles utilisés nécessite une attitude très réfléchie. Et cela est nécessaire à absolument toutes les étapes du travail sur l'application de l'IM. En particulier, la sélection des variables cibles n'est pas non plus un problème simple. On peut choisir des variables cibles très tentantes et se trouver ensuite dans l'impossibilité de sélectionner des prédicteurs pour celles-ci. Dans le cas de l'EA de l'article, à proprement parler, on ne sait pas du tout ce qui est prédit.....
Le succès, et surtout sans illusions, le graal n'existe pas, il faut du travail et des connaissances.
Non, ce n'est pas une erreur.
Le hochet est une blague plutôt sournoise.
D'une part, il vous permet de voir le cycle complet de l'apprentissage automatique à un coût dérisoire : dataminig, modélisation, évaluation du modèle.
D'autre part, cela donne l'illusion de la simplicité du modèle. Et ce n'est pas facile du tout. Chaque élément des modèles utilisés nécessite une attitude très réfléchie. Et cela est nécessaire à absolument toutes les étapes du travail sur l'application de l'IM. En particulier, lasélection des variables cibles n'est pas non plus un problème simple. On peut choisir des variables cibles très tentantes et se trouver ensuite dans l'impossibilité de sélectionner des prédicteurs pour celles-ci. En ce qui concerne le PP dans l'article, à proprement parler, il n'est pas du tout clair ce qui est prédit.....
Le Graal n'existe pas et, surtout, sans illusions, il faut du travail et de la connaissance.
Je suis tout à fait d'accord avec vous. Je suis en train d'écrire un article et il est presque prêt, la question du codage dans MKUL5 doit être résolue, mais l'écriture de l'article actuel m'a inspiré la création d'un second travail dont le titre provisoire est "Treatise on incoming and outgoing" et dans lequel je veux souligner les problèmes de difficulté de la sélection de la fonction cible, parce que c'est une question assez philosophique d'abord, et ensuite elle est difficile à formaliser. Nous attendons donc la publication de l'article "Comment gagner des réseaux de neurones", puis "Traité sur les variables d'entrée et de sortie" et ainsi de suite "Utilisation pratique de skynet lors du travail sur le sequent" Ie sera une série de trois articles. Leurs titres fonctionnent vraiment, sauf le premier, mais qui sait, peut-être que je le changerai, l'article n'a pas encore été publié :-) Mais j'espère le soutien des habitants de cette branche, et surtout, une critique constructive. Merci !
J'espère que vous avez lu tous les articles qui ont déjà été publiés sur le site sur ces sujets et que vous ne décrirez pas l'invention de la bicyclette ?
Les nouvelles idées sont toujours intéressantes.
Bonne chance