L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1153
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Est-ce que devtools est installé ?
Oui, sans elle, l'erreur était différente.
Oui, il y avait une erreur différente sans ça.
Merde, je ne sais pas(( Je viens de réessayer, tout s'est installé. J'ai également R-3.5.0.
Merde, je ne sais pas(( Je viens de réessayer, tout s'est installé. J'ai également R-3.5.0.
Je peux télécharger le fichier séparément, mais comment l'installer ?
Je ne sais pas vraiment pourquoi... Il existe des algorithmes de "sélection du futur" qui résolvent le problème de la séparation des prédicteurs utiles du bruit
Je ne parle pas de ça, la question est plutôt de savoir comment implémenter des prédictions hétérogènes dans le système, il y a différents prédicteurs, bruyants, prédisant certaines statistiques exotiques etc. mais qui peuvent être utiles, par exemple les "reversals" comme vous avez))).
Pour les classifications / régressions non linéaires, une chose est de jouer avec une bibliothèque prête à l'emploi sur des données modèles, une autre est d'écrire une bibliothèque et d'expérimenter avec des données réelles.
Je peux télécharger le fichier séparément, mais comment l'installer ?
si p-studio
Je ne parle pas de cela, la question est plutôt de savoir comment implémenter des prédictions hétérogènes dans le système, il y a différents prédicats, bruyants, prédisant certaines statistiques exotiques, etc. mais qui peuvent être utiles, par exemple les "inversions" comme vous avez))).
Pour les classifications/régressions non linéaires, une chose est de jouer avec une bibliothèque prête à l'emploi sur des données modèles, une autre est d'écrire une bibliothèque et d'expérimenter avec des données réelles.
Je ne dirai que ce que je pense et dans quelle direction j'essaie de creuser : je pense qu'il faut d'abord résoudre le problème de la fractalité, ou apprendre (algorithme-MO TS) à voir la "tête et les épaules" à la fois sur les graphiques journaliers et sur les graphiques d'une minute et (algorithme-MO TS) comprendre que c'est une seule et même chose.
Alors l'hétérogénéité des données disparaîtra et la stationnarité apparaîtra et le plus important est la répétabilité qui est absente dans la BP brute, ce qui n'est pas utile pour ajouter à la MO.
========
Ou bien travailler avec des attributs qui ne mutent pas dans le temps, ne changent pas de structure et sont stationnaires.
Mmm-oui, messieurs... mm-hmm... 1153 pages de démagogie ! Oh, mon Dieu ! Je lis depuis un mois (surtout en diagonale), la seule chose que j'ai remarquée est un argument constructif dans https://www.mql5.com/ru/articles/1165.
Toute cette discussion me fait penser à https://www.mql5.com/ru/forum/4956
le seul endroit où j'ai remarqué une construction dans https://www.mql5.com/ru/articles/1165
)))))))
Mmm-oui, messieurs... Mm-hmm... 1153 pages de démagogie ! Oh, mon Dieu ! Un mois entier de lecture (principalement en diagonale), le seul endroit où j'ai remarqué une construction dans https://www.mql5.com/ru/articles/1165.
ZZ comme cible - fac-similé
Mais oui, c'est constructif.
Je pense qu'il faut d'abord résoudre le problème de la fractalité, c'est-à-dire, en gros, apprendre à (l'algorithme-MO-TS) à voir la "tête et les épaules" à la fois sur un graphique journalier et sur un graphique minute et faire comprendre à (l'algorithme-MO-TS) que c'est une seule et même chose.
Alors l'hétérogénéité des données disparaîtra et la stationnarité apparaîtra et le plus important est la répétabilité qui est absente dans la BP brute, ce qui n'est pas utile pour ajouter à la MO.
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Ou bien travailler avec des attributs qui ne mutent pas dans le temps, ne changent pas de structure et sont stationnaires.
La "fractalité" est résolue par la prévision vectorielle, c'est-à-dire en prévoyant des incréments pour différentes échelles de temps, par exemple pour 10 minutes, une heure, 6 heures, un jour, une semaine...
la "tête et les épaules" est un modèle de prix, chaque algotrader a écrit un corrélateur de pettern pour s'assurer que le marché ne voit pas les modèles, il n'y a aucune preuve statistique qu'un "modèle" peut prédire quoi que ce soit, ils sont "visibles" comme les "animaux" dans les nuages, c'est de la paréidolie.