L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 564
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Voilà ce que je pensais. Il existe de nombreuses implémentations de toutes sortes de réseaux, mais elles ont toutes sortes de formules complexes. Si quelqu'un peut les "déchiffrer", alors je peux les coder en µl. Ensuite, je peux toucher différentes méthodes.
Que pensez-vous de cette suggestion ?
Ou bien je l'étudierai moi-même et ensuite je ne le montrerai à personne).Voilà ce que je pensais. Il existe de nombreuses implémentations de toutes sortes de réseaux, mais elles ont toutes sortes de formules complexes. Si quelqu'un peut les "déchiffrer", alors je peux les coder en µl. Ensuite, je peux toucher différentes méthodes.
Que pensez-vous de cette suggestion ?
Ou bien je l'étudierai moi-même et ne le montrerai à personne par la suite).Non, une telle suggestion).
Il existe un tas de logiciels déjà écrits pour appliquer les NS. Vous déboguez le système et le connectez à MQL via l'API. À partir de MQL, la livraison de données et de fonctions de négociation est requise. Et vous n'avez pas besoin d'écrire quoi que ce soit).
Pas question, une telle suggestion).
Il existe un grand nombre de logiciels déjà écrits pour l'application des NS. Vous y déboguez le système et le connectez à MQL via l'API. À partir de MQL, la livraison de données et de fonctions de négociation est requise. Et il n'est pas nécessaire d'écrire quoi que ce soit).
Pas question, une telle suggestion).
Il existe un grand nombre de logiciels déjà écrits pour l'application des NS. Vous y déboguez le système et le connectez à MQL via l'API. À partir de MQL, la livraison de données et de fonctions de négociation est requise. Et vous n'avez pas besoin d'écrire quoi que ce soit).
Vous l'avez déjà dit. Je n'ai pas l'habitude de faire confiance au code de quelqu'un d'autre, il peut peut-être contenir des erreurs ou même être incorrect. Il me semble qu'il faut que je comprenne ce que je teste et quel sens cela a.
Ma solution consiste donc à apprendre Python ou R, puis à consulter les bibliothèques pour comprendre ce qu'elles contiennent.
D'ailleurs, même sans réseau neuronal, la courbure des futures n'est pas beaucoup plus mauvaise que la vôtre.
D'ailleurs, c'est en grande partie grâce à vous. Quand j'ai commencé, c'est vous qui m'avez donné le lien vers l'article de Reshetov. L'article ne montre pas vraiment comment l'utiliser, mais il m'a permis de comprendre où atteler le cheval.
Je ne sais pas s'il existe de telles méthodes dans Google, car j'en suis venu moi-même à Monte Carlo.
Je ne connais pas non plus RL, mais d'après votre brève description, cela ressemble à mes méthodes.
J'ai fait une recherche sur Monte Carlo -https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlbayes/08-neural.pdf Seulement, ceci est très différent.
je vais googler d'autres articles sur m-c demain, je ne le connais pas, j'ai besoin de le lire.
voici une introduction, mais je la lirai demain :)
http://fxtreder.ru/foreks/stati/537-praktikum-dlya-trejdera-sistemnyj-trejding-otsenka-torgovykh-sistem-metodami-monte-karlo.html
Vous l'avez déjà dit. Eh bien, je n'ai pas l'habitude de faire confiance au code de quelqu'un d'autre, peut-être qu'il y a des erreurs ou qu'il n'est pas correct du tout. Il me semble que vous devez encore comprendre ce que vous testez, quel est le sens de ce que vous faites.
Ma solution consiste donc à apprendre Python ou R, puis à consulter les bibliothèques pour comprendre ce qu'elles contiennent.
La bibliothèque alglib fournie avec le terminal possède déjà un Perspectron multicouche et une forêt aléatoire... expérience, vous n'avez pas besoin d'écrire quoi que ce soit. Il s'agit essentiellement de modèles de base, le reste dans d'autres paquets ne sont que des ajouts par-dessus, et la base est utilisée de la même manière.
la bibliothèque alglib, qui est fournie en standard avec le terminal, dispose déjà d'un perseptron multicouche et d'une forêt aléatoire... expérience, vous n'avez pas besoin d'écrire quoi que ce soit. Il s'agit essentiellement de modèles de base, le reste dans d'autres paquets ne sont que des ajouts par-dessus, et la base est utilisée de la même manière.
Je vais essayer de démêler et d'étudier, quel est le nom de la forêt aléatoire dans la bibliothèque, ou est-elle spécifiquement nommée là ?
Je vais essayer de me détendre et d'enquêter, comment s'appelle la forêt aléatoire dans la bibliothèque ou y a-t-il un nom spécifique ?
CDecisionForest
aidehttp://alglib.sources.ru/dataanalysis/
Vous l'avez déjà dit. Eh bien, je n'ai pas l'habitude de faire confiance au code de quelqu'un d'autre, peut-être qu'il y a des erreurs ou qu'il n'est pas correct du tout. Il me semble que vous devez encore comprendre ce que vous testez, quel est le sens de ce que vous faites.
Ma solution consiste donc à apprendre Python ou R, puis à consulter les bibliothèques pour comprendre ce qui existe.
Le concept moderne de la POO implique que l'on peut (ou même que l'on ne doit) absolument rien savoir du fonctionnement interne des objets. Seulement l'interface.
Ainsi, l'ignorance de l'appareil d'une bouilloire électrique n'empêche nullement son utilisation.
En général, ces logiciels sont bien documentés, déjà testés par des milliers d'utilisateurs et leurs performances ne font aucun doute.
Je ne peux rien dire sur Python ou R, car je ne les utilise pas pour les NS. Quant aux bibliothèques internes du terminal en termes d'échafaudage et de NS, IMHO, pas le meilleur choix.
CDecisionForest
aidehttp://alglib.sources.ru/dataanalysis/
Merci. Ce sera quelque chose à étudier.