L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1393
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La version classique ne fonctionnera pas, malheureusement... tout dépend des caractéristiques/cibles, aussi.
Ne soyez pas dramatique. Le NS classique fonctionne depuis plus d'un an. Je ne sais pas pour RL, mais les classiques n'ont pas de problèmes du tout. Je ne sais pas pour RL, mais je n'ai aucun problème avec les classiques. Vous devriez formuler la tâche correctement, pas comme je veux un oiseau rôti, et vous n'aurez aucun problème. Ne prédisez pas le prix de la bougie de sentier).
Je parle de mon expérience
Je parle de mon expérience
Eh bien, je ne suis pas sûr de RL sur le marché. Je ne sais pas pour RL sur le marché. Mais le sujet est très intéressant. J'abandonnerai dans une semaine ou deux. Et seulement.
comprenez-vous la différence entre l'entraînement avec un professeur et l'entraînement avec renforcement ? ce sont des approches totalement différentes, absolument. Ils n'ont en commun que le fait que NS est utilisé comme une approximation.
Comprenez-vous la différence entre l'apprentissage avec un professeur et l'apprentissage par renforcement ? Ce sont des approches complètement différentes. La seule chose qu'ils ont en commun, c'est que NS est utilisé comme une approximation.
Je comprends parfaitement). Mais qu'est-ce que cela a à voir ? Je parle en fait du résultat final, pas des principes. Si le résultat est le même, il est inutile de chercher une solution plus compliquée. Et cela ne fait aucune différence pour leurs principes.
trop abstrait... principe différent - approche différente de la résolution des problèmes, résultats différents
En général, les gens y ont consacré leur vie, par exemple Sutton, et il n'est donc pas question d'apprentissage/application "rapide". Il y a des choses très délicates là-dedans, qui sont de ce dernier type.trop abstrait... principe différent - approche différente de la résolution des problèmes, résultats différents
trop abstrait... un principe différent signifie une approche différente pour résoudre un problème, des résultats différents
En général, les gens y ont consacré leur vie, comme Sutton, donc il est hors de question de la maîtriser "rapidement". Il y a des choses très compliquées là-dedans qui viennent du dernier.A en juger par votre article, ce n'est pas une chose très compliquée à maîtriser pendant longtemps.
Avant le premier entraînement, un objectif est fixé de manière aléatoire, puis après chaque cycle d'entraînement, s'il a fait un bénéfice, il est laissé, s'il a fait une perte, il est modifié.
Vos résultats avec RL ne sont ni meilleurs ni pires que ceux des autres. Qu'est-ce que l'approche a à voir avec cela ? L'important, c'est le résultat. Les résultats sont presque les mêmes pour le MLP sermene avec l'enseignant sur la donne d'ouverture. Même si vous avez quelques... mieux. Cela ne change pas grand-chose. Il faut un saut qualitatif de l'application de RL.
En ce qui concerne les résultats, je n'ai rien vu de semblable au mien dans le fil de discussion, même pas de près.
les seuls résultats que j'ai vus sont ceux de fxsaber, et pas ceux du mo dans le plein sens du terme.
Je n'ai pas besoin de vous rappeler les backtests sur la serviette.
Je ne le prends pas comme une critique, je dis simplement qu'il s'agit d'une approche très complexe et je suis amusé par des déclarations du type "Je vais le faire pendant quelques semaines et tout ira bien".
À en juger par votre article, ce n'est pas une chose particulièrement difficile à apprendre.
Avant le premier entraînement - un objectif aléatoire est fixé, puis après chaque cycle d'entraînement - s'il a apporté un bénéfice, il est laissé, s'il a entraîné une perte, il est modifié.
même une chose aussi simple en apparence, personne ici n'a écrit à ce sujet, ni sur Rl, ni sur l'échafaudage alglib, etc. jusqu'à ce que j'en parle.
alors de quoi parlons-nous... donc vous ne voyez que cette "cible aléatoire", et comment attacher à elle quelque chose de plus compliqué que vous ne pouvez pas penser, parce que pour voir prêt et dire que c'est facile - toujours facile, mais pour améliorer ...
ils se contentent de dire que tout le monde est si intelligent, et en fait, ils ne discutent que des paramètres évidents des réseaux neuronaux, mais pas des approches complexes.
Asaulenko a soumis 20 retours sur la grille et est heureux... n'est-ce pas drôle