L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1150
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Il ne sait rien, à mon avis...
Merde, ne parlez pas si fort, ou mon autorité va s'effondrer ;))
Ne parlez pas si fort, ou vous perdrez ma crédibilité).
Mon ami, ne soyez pas offensé - j'ai compris il y a longtemps que les NS à eux seuls ne sont pas capables de tirer un centime du marché. Mais, pour déterminer la zone avec une corrélation positive - est-il même capable de le faire ? Si vous pensez à quelque chose, faites-le moi savoir. Attachez-le à mon TS et nous irons faire de l'argent. Je n'ai pas besoin d'aide du tout.....
Maximka bonjour ! Ecoute, j'ai fait quelques prédictions sur les points pivots, jusqu'à présent seulement sur le B+, mais demain il y en aura aussi sur le B+...
les arrêts sont juste pour la visualisation, ce ne sont pas des cp.
Les prédicteurs travaillent déjà d'eux-mêmes à la hausse. J'ai une suggestion, et si je vous envoyais les données avec le format open | high | low | close | vol | pred1 |pred2 | pred3......
Vous générez vos prédicteurs à partir des données OHLC pour le filtrage et vous entraînez le réseau ou autre, peut-être arriverez-vous à quelque chose d'utile.
Qu'est-ce que vous en dites ?
Je vais peut-être faire un essai, si vous le voulez bien, je joins une série pour un test.
Je pourrais l'essayer, si cela ne vous dérange pas, j'ai joint une ligne pour un test.
Je veux bien, mais sur quelle cible allez-vous enseigner ? Si le classement binaire n'est pas intéressant, je peux le faire comme ça... Intéressant d'enseigner une fonction de fitness, ceux qui recherchent une certaine fonction minimale ou bien, le maximum...
Les données sont raccourcies, parce que trop et j'espère n'avoir fait aucune erreur de calcul, parce que j'ai écrit le code rapidement
Depuis 2 ans ... il ne fonctionne même pas dans le testeur :))))
Vous voulez dire dans l'échantillon de données formé ou hors échantillon (OOS) ?
Dans les données de l'échantillon... la courbe est très belle :))))
En OOS, il est en perte nette((.
J'effectue donc des tests en direct LIVE dans MT5.
ah, ok )
Ça ne me dérange pas, mais quelle cible allez-vous enseigner ? Si la classification binaire, ce n'est pas intéressant, je peux le faire de cette façon... Intéressant d'enseigner sur les fonctions de fitness qui recherchent une certaine fonction minimale ou maximale...
Les données sont raccourcies, parce que trop et j'espère n'avoir fait aucune erreur dans les calculs, parce que j'ai écrit le code rapidement
Ok, merci, je vais jouer avec un jour.
À propos de la cible... En général, si vous avez des caractéristiques qui signalent l'inversion (je suppose), alors il y a plus de façons de "se tirer dans le pied" (à la manière d'algotrader), si vous n'êtes pas prudent et émotif à propos des "bons" résultats, parce que la précision (ligne logique, etc.) de la classification des points pivots peut facilement induire en erreur, Comme pour la proportion de transactions à profit/perte, qui ne dit pas grand-chose, le "pivot" lui-même ne contient pas d'informations sur le profit que vous pouvez perdre sur lui, d'où la qualité de la classification/régression difficile à interpréter, Je pense que nous devrions d'abord traduire les "renversements" en "directions", puis les quantifier en termes de profit.
Je pense qu'il faut d'abord faire une tendance continue à partir de vos signaux de retournement divergents et les utiliser pour trouver la direction des futurs retours pour une période différente, c'est tout ....
Ok merci, je vais jouer autour de l'autre jour.
À propos de la cible... En général, si vous avez des caractéristiques qui signalent une inversion (je suppose), alors il y a plus de façons de "se tirer une balle dans le pied" (à la manière d'Algotrader), si vous n'êtes pas prudent et émotif à propos des "bons" résultats, donc par exemple la précision par elle-même (logloss etc) de la classification/régression du point pivot peut facilement induire en erreur, Comme pour la proportion de transactions à profit/perte, qui ne dit pas grand-chose, le "pivot" lui-même ne contient pas d'informations sur le profit que vous pouvez perdre sur lui, d'où la qualité de la classification/régression difficile à interpréter, Je pense que nous devrions d'abord traduire les "renversements" en "directions", puis les quantifier en termes de profit.
Je pense qu'il faut commencer par faire une tendance continue à partir de vos signaux de retournement divergents et tracer les directions des futurs retours pour une période différente, comme ça ....
Eh bien, essayez...
D'ailleurs, ajoutez plus de prédicteurs, je pense que les modèles de chandeliers seront bons pour le filtrage, vous pouvez également entrer non pas immédiatement par le signal, mais par un chandelier, par exemple, avec une sorte de confirmation.
Mais sérieusement, les "no-go" et les trades n'ont aucun sens en tant que métrique, ils ne peuvent pas être optimisés, parce que les stratégies seront différentes à chaque fois par le nombre de trades, donc par exemple la stratégie générant 1000 trades aura trois fois moins de sharpe que la stratégie avec 100 trades, avec le même profit et le même drawdown maximum.
Malgré le caractère commun de votre approche du calcul de l'affûtage pour les actifs et les portefeuilles, je ne suis pas prêt à la transférer aux TS individuels. Je pense que le TS ne constitue en aucun cas un portefeuille, mais seulement une partie possible de celui-ci.
Il ne s'agit même pas de la sharpe elle-même, mais de l'approche imposée où, au lieu de mon TS, je dois en considérer un obscur, où de nombreux trades peuvent être artificiellement collés en un seul et où des trades nuls inexistants peuvent être ajoutés dans le processus. Et c'est seulement parce que "ça doit être comme ça".
Pour moi, le sharpe est une caractéristique de la distribution des profits des transactions, qui montre la signification statistique de la différence entre le profit moyen et zéro. Dans un cas où le nombre de transactions dans un TS peut varier autant, le sharpe devra être modifié. Pour ce faire, nous devons soustraire une valeur comme k/sqrt(n), où n est le nombre de transactions. Le fait est qu'avec l'augmentation du nombre de transactions, l'intervalle de confiance de l'espérance mathématique se rétrécit, ce qui peut compenser dans une certaine mesure la diminution de la valeur habituelle de Sharp avec l'augmentation du nombre de transactions. Si le nombre de transactions ne fait pas un bond aussi important, cette correction n'affecte pas l'optimisation et le shard standard peut donc être utilisé.