L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 354
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Ce problème est résolu de manière plus correcte et plus élégante danscalibrate::CORELearn/.
Et ce, depuis un certain temps.
Bonne chance
Le plus drôle, c'est que j'ai utilisé le calibrage sans grand succès et que je l'ai abandonné. J'ai juste utilisé le calibrage pour déplacer la frontière entre les classes, mais je n'ai pas réalisé qu'il fallait laisser un ESPACE entre les classes.
Le plus drôle, c'est que j'ai utilisé le calibrage sans grand succès et que je l'ai abandonné. Avec le calibrage, j'ai juste déplacé la frontière entre les classes, mais je ne savais pas comment laisser un ESPACE entre les classes.
J'ai atteint le moment de la préparation des données d'entraînement pour ma version de la grille...
En regardant les exemples, je pense, pourquoi devrions-nous introduire des bars sans commandement commercial dans la formation ?
Si les exemples d'entraînement sont basés sur un zigzag, seuls les moments du renversement du zigzag doivent être saisis dans le NS.
Ou peut-être que ne pas prendre de décision commerciale est aussi une solution ? ))) Et nous devons l'apprendre aussi ? Bien que, logiquement, s'il n'y a pas d'achat ou de vente, cela signifie qu'une décision a été prise de ne pas négocier.
Le modèle entraîné est censé faire une prédiction sur chaque barre. Par exemple, sa prédiction doit être interprétée comme "maintenir la position longue"/"maintenir la position courte"/"ne pas négocier", et ensuite, en fonction de cette prédiction, effectuer diverses opérations de négociation à l'intérieur du conseiller expert - reconduction, fermeture, ouverture longue ou courte. Le modèle (neurone) doit donc apprendre à identifier ces trois situations, et les données d'entraînement, respectivement, sont préparées à l'avance pour montrer où et quel type de prévision on attend de lui.
Le modèle entraîné est censé faire une prédiction sur chaque barre. Par exemple, sa prédiction doit être interprétée comme "conserver la position longue"/"conserver la position courte"/"ne pas négocier", et ensuite, en fonction de cette prédiction, effectuer diverses opérations de négociation à l'intérieur du conseiller expert - reconduction, fermeture, ouverture de la position longue ou courte. Le modèle (neurone) doit donc apprendre à identifier ces trois situations et les données d'entraînement, respectivement, doivent être préparées à l'avance pour montrer où et quel type de prévision on attend de lui.
Pourtant, il me semble que le "ne rien faire" doit être appris. Tout le monde est bon dans ce domaine).
De plus, si nous ne faisons pas de scalping et que les décisions commerciales sont prises une fois toutes les 100 à 10 000 barres, le NS devrait retravailler toutes ces 10 000 barres inutiles... Évidemment, la différence de vitesse d'apprentissage sera de 10 000 fois. Même si nous mettons à l'échelle, par exemple, 1 fois pour 10 barres, une multiplication par 10 du temps de calcul est également significative.
Ainsi, la pratique étant le critère de vérité, je vais essayer les deux variantes et les comparer.
Le calibrage transforme un classificateur "dur" en un classificateur "mou" (il peut dire "je ne sais pas"). Le relâchement disparaît.
Question sur R, comment rendre la version compatible ? voulez-vous
Une telle question sur R, comment faire la compatibilité des versions ?
Entrez dans le code du module, et réparez-le.
Je suis un novice, je ne sais pas où aller).
Je suis maladroit, je ne sais pas où aller.)
Code source du paquet. Téléchargez-le, corrigez-le, compilez-le. Parfois ça marche, parfois non. Peut-être n'y a-t-il que 2 lignes à corriger, ou peut-être beaucoup).
SZY L'option la plus simple, téléchargez la version précédente de R.