L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1382
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Non, je dis juste que ce sont des retours, vous pouvez mettre log() à la place de -1, la même chose se produira, c'est à dire logreturns. Cette perte d'information est très importante, puisque vous n'en avez que 20.
Pour mon problème, 20 est suffisant. Dans le cas général, vous pouvez avoir besoin de plus. Cela dépend des spécificités.
Je pense que l'on ne peut pas mettre le logarithme - c'est une transformation non linéaire. L'utilité, dans le cas général, est très douteuse.
Dans le cas général, je passe les séries d'entrée par sigmoïde ou tanh de manière à ce que les prix principaux soient dans une partie "linéaire", et que la non-linéarité soit limitée uniquement par les pics.
Pourquoi avez-vous besoin de prédicteurs ?
Vous n'aimez plus le tableau brut ?
Vous ne connaissez pas grand chose au MO et à l'algotrading, je dois conseiller au plus grand nombre de ne pas acheter vos"graals" sur le marché, en raison de l'incompétence de l'auteur.
Pour ma tâche, 20 est suffisant. Dans le cas général, il faut peut-être plus. Cela dépend des spécificités.
Je pense que vous ne pouvez pas mettre le logarithme - il s'agit d'une transformation non linéaire. L'utilité, dans le cas général, est très douteuse.
Le journal est nécessaire parce que le prix change non pas comme une somme cumulative d'incréments, mais comme un produit, comme les intérêts composés, bien que dans le cas des devises où les changements sont très faibles, ce n'est pas la question.
Pour ma tâche, 20 est suffisant. Dans le cas général, il faut peut-être plus. Cela dépend des spécificités.
Je pense que vous ne pouvez pas mettre le logarithme - il s'agit d'une transformation non linéaire. L'utilité, dans le cas général, est très douteuse.
Dans le cas général, je passe les séries d'entrée par sigmoïde ou tanh, de sorte que les prix principaux se trouvent dans la section "linéaire", et la non-linéarité est limitée aux valeurs aberrantes seulement.
comme si le SN allait les faire passer par le sigmoïde lui-même ? )) ou il donne quelque chose de plus
comme si le SN les faisait passer par le sigmoïde lui-même ? ))) ou est-ce quelque chose de plus qui donne à
Mais pas à l'entrée). Cela permet de limiter le nombre de pics dans la rangée d'entrée, nous ne surchargeons pas les neurones à l'entrée de NS.
Mais pas sur l'entrée). Il donne une limite aux valeurs aberrantes dans la série d'entrée, nous ne surchargeons pas les neurones à l'entrée du NS.
Vous pouvez aussi le faire passer par une arctangente... la transformée de Fisher...
...comme rendre la distribution plus normale... mais ce qui reste des données ne dépend pas de moi ;))
vous pouvez le faire passer par une arctangente... la transformation de Fisher.
ça rend la distribution plus normale... mais ce qui reste des données ne dépend pas de moi ;))
Tant que la partie centrale de la sortie est linéaire dans la gamme principale.
Toutes les données seront là, sauf les valeurs aberrantes, qui seront légèrement écrasées. Méthode tout à fait normale pour le traitement du signal.
Sinon, un pic dans votre histoire va vous encombrer de neurones, et continuer à le faire jusqu'à ce qu'il soit hors de vue. Votre N.-É. va simplement se réfugier dans le déni ou l'inconscience. )
Le logarithme est nécessaire parce que le prix ne change pas en tant que somme cumulée des incréments, mais en tant que produit, comme les intérêts composés, bien que dans le cas des devises où les changements sont très faibles, ce n'est pas la question.
Je suppose que dans un marché plus ou moins stable, M(dC/C) =~const.
Je n'applique pas la division (P[i] / P[0]), mais la soustraction (P[i] - P[0]), c'est-à-dire pas une variation de prix relative, mais absolue. J'élimine au préalable les valeurs aberrantes (1% en quantité de la plus grande et de la plus petite valeur).
Le fractionnement donne-t-il un avantage quelconque ? J'utilise actuellement une forêt qui ne nécessite pas de normalisation ni de mise à l'échelle.
Je n'applique pas la division (P[i] / P[0]), mais la soustraction (P[i] - P[0]), c'est-à-dire pas une variation de prix relative, mais absolue. J'élimine au préalable les valeurs aberrantes (1% en quantité de la plus grande et de la plus petite valeur).
Le fractionnement donne-t-il un avantage quelconque ? J'utilise actuellement une forêt qui ne nécessite pas de normalisation ni de mise à l'échelle.
Il est communément admis que la différence des logarithmes des prix (le même que le logarithme de leur rapport) est plus proche d'une distribution normale que la simple différence. Pour la même raison, le prix est modélisé par un mouvement brownien géométrique pour obtenir la formule de Black-Scholes.