L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1055
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Maxim, je vais t'expliquer à nouveau.
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1) il prend les extrema conventionnels
2) il recherche certaines structures (niveaux) en sélectionnant diverses variantes (éventuellement μua) avec extrema ; il a trouvé environ 200 niveaux de ce type, ce qui a déjà été mentionné.
3) il forme ensuite un ensemble de
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Vous sautez du premier point au troisième, et le deuxième est le plus important.
La sélection des variantes est une recherche de niveaux eps, mgua cela fait partie du NS. Il a donc trouvé 200 niveaux par incréments de 1 à 2 sur 1000 possibilités. Quel genre de sélection pourrait-il y avoir ?
la sélection des variantes est une énumération de niveaux eps, mgua cela fait partie du NS. Il a donc trouvé 200 niveaux par étapes de 1 à 2 sur 1000 options. Quel genre de sélection peut-il y avoir ?
là 1-2, là 1-2, là 1-2, connectez-vous et formez-vous sur cela, pas sur les données brutes
là 1-2, là 1-2, là 1-2, mettez-les ensemble et entraînez-vous là-dessus, pas sur des données brutes.
Alors connectons nous, quel est le problème ?
Alors connectons nous, quel est le problème ?
Pas de problème) Notez simplement que les signes de l'étape 2) doivent être répétés sur l'histoire et être déjà essentiellement fonctionnels avant de toucher le filet à l'étape 3.
Tout ceci devrait être formalisé, c'est probablement un algorithme séparé.Pas de problème) Notez simplement que les signes du point 2) doivent être répétés sur l'historique et être déjà intrinsèquement fonctionnels avant de toucher le filet au point 3).
Pourquoi ? Comment puis-je savoir qu'ils fonctionnent avant qu'ils n'atteignent le point 3 ?
Pourquoi ? Comment saurai-je qu'ils fonctionnent avant de faire l'étape 3 ?
Une fois qu'ils seront sur le net, vous ne saurez rien de sûr...
le réseau a une cible - il y a différentes cibles mais la cible est bonne pour la prédiction et le trading
donc vous forcez le net à échanger 100% de vos données et si il peut faire des prévisions mais seulement 2% de ces données. Qu'est-ce que vous en retirez ?
vous devez sélectionner ces 2 % par bribes à partir de tous les prédicteurs, au moins 30 % et les envoyer sur le net, pas sous la forme de prix ou de ces indicateurs idiots, mais seulement ce qui est vraiment important.
Une fois qu'ils seront sur le net, vous ne saurez rien de sûr...
le réseau a une cible - il y a différentes cibles mais la cible est bonne pour prédire les transactions.
vous avez configuré le filet pour qu'il négocie 100% de vos données, et s'il peut faire des prévisions mais seulement 2% de vos données. Qu'est-ce que vous en retirez ?
Vous devez choisir ces 2 % avec 30 % de tous les prédicteurs et les envoyer sur le net non pas sous forme de prix ou d'indicateurs stupides, mais uniquement ce qui compte vraiment.
Oui, en ce moment, j'y suis presque.
Il y a un an, j'ai fait des expériences géniales :
1. prendre un tick BP avec une sorte de taille d'échantillon glissante
2. j'ai compté la variance classique moyenne et l'écart moyen (haut-bas). C'est-à-dire qu'à chaque nouvelle réception de tick, j'ai recalculé ces valeurs, je les ai enregistrées dans des tableaux séparés et j'ai calculé les moyennes dans ces tableaux.
3. étonnamment, ces valeurs moyennes coïncidaient avec des données de plusieurs millions de ticks.
4. Le prix a en quelque sorte marché entre ces niveaux moyens.
5. Puis je suis venu ici sur le forum et j'ai hué comme tout le monde...
Où est-ce que je vais avec ça ?
Peut-être faut-il travailler avec un écart (haut-bas) plutôt qu'avec des extrema individuels ?
Option 1 : sans transformation des caractéristiques. Formation à partir de 08.01 Tout ce qui est avant OOS
Peut-être travailler avec un écart (High-Low) plutôt qu'avec des extrema individuels ?
Un extremum est un extremum
(High-Low est la volatilité
il n'est pas contradictoire