L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1529
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avec des exemples sur l'onde sinusoïdale
hmm.... je suis suivi ? je veux une grille mais avec une étape non linéaire, je veux trouver l'étape par un polynôme, cherchez la formule polynomiale dans l'optimiseur ( les coefficients polynomiaux dans les paramètres)
))))
hmm.... Je veux une grille mais avec une étape non linéaire, je veux trouver l'étape par un polynôme, cherchez la formule polynomiale dans l'optimiseur (les coefficients polynomiaux dans les paramètres).
))))
Au fait, il est facile d'optimiser en utilisant la logique floue, la méthode la plus simple et la plus efficace à mon avis... en termes de rapidité et d'interprétabilité des résultats :) Vous pouvez faire une grille ou ce que vous voulez.
J'ai aimé ces articles sur la manière d'approximer des courbes avec la logique flouehttps://towardsdatascience.com/a-short-tutorial-on-fuzzy-time-series-part-iii-69445dff83fb.
hmm.... je suis suivi ? je veux une grille mais avec une étape non linéaire, je veux trouver l'étape par un polynôme, cherchez la formule polynomiale dans l'optimiseur ( les coefficients polynomiaux dans les paramètres)
))))
pas besoin d'un polynôme
il suffit de réduire le pas si le bénéfice est négatif
if (pips < 0) {
step *= Math.Exp(pips / Kstep) ;
}
Y a-t-il un intérêt à commencer à développer un algorithme basé sur un réseau neuronal qui introduira des données indicatrices normalisées et des marqueurs qui signaleront la présence de certains modèles ?
Une autre idée est de créer un système de plusieurs réseaux neuronaux à diviser en catégories (différents types d'indicateurs, de modèles, etc.) et de faire passer les sorties de ces réseaux neuronaux par le réseau neuronal final pour prendre une décision ?
En regardant ce fil de forum de 2016, je voudrais poser une question sur le succès de l'algorithme "Random Forest".
Cela peut sembler être une question moins intéressante (c'est probablement le cas) et elle a déjà été soulevée, mais j'aimerais quand même avoir des réponses).
Merci d'avance)
Bonjour) J'aimerais poser quelques questions relatives à l'algotrading. Je suis moi-même un développeur Python/Go, ma connaissance du trading se limite à avoir lu quelques livres sur l'analyse technique et l'analyse des chandeliers.
Y a-t-il un intérêt à commencer à développer un algorithme basé sur un réseau neuronal qui introduira des données indicatrices normalisées et des marqueurs qui signaleront la présence de certains modèles ?
Une autre idée consiste à créer un système de plusieurs réseaux neuronaux qui seront divisés en catégories (différents types d'indicateurs, de modèles, etc.) et à faire passer les sorties de ces réseaux neuronaux par le réseau neuronal final pour prendre une décision ?
En regardant le fil de discussion sur ce forum qui remonte à 2016, je voudrais poser une question sur le succès de l'algorithme Random Forest.
Cela peut sembler être une question moins intéressante (c'est probablement le cas) et elle a déjà été soulevée, mais j'aimerais quand même avoir des réponses).
Merci d'avance)
Bonjour). Bienvenue dans le club des chercheurs de Graal)).
Le principal problème consiste à "adapter" le modèle aux données historiques. Le reste est plus facile ici, comme la gestion du capital, la sélection de modèles, la programmation, etc. Les statistiques vous seront utiles.
Et à propos des réseaux neuronaux, l'échafaudage est tout à fait possible, la question est la bonne application...
Bonjour) J'aimerais vous poser quelques questions sur l'algotrading. Je suis moi-même un développeur Python/Go, ma connaissance du trading se limite à avoir lu quelques livres sur l'analyse technique et l'analyse des chandeliers.
Y a-t-il un intérêt à commencer à développer un algorithme basé sur un réseau neuronal qui introduira des données indicatrices normalisées et des marqueurs qui signaleront la présence de certains modèles ?
Une autre idée consiste à créer un système de plusieurs réseaux neuronaux qui seront divisés en catégories (différents types d'indicateurs, de modèles, etc.) et à faire passer les sorties de ces réseaux neuronaux par le réseau neuronal final pour prendre une décision ?
En regardant le fil de discussion sur ce forum qui remonte à 2016, je voudrais poser une question sur le succès de l'algorithme Random Forest.
Cela peut sembler être une question moins intéressante (elle l'est probablement) et elle a déjà été soulevée, mais j'aimerais quand même avoir des réponses).
Merci d'avance)
La forêt n'enlèvera pas les indicateurs si vous ne connaissez pas le modèle. Vous pouvez essayer de les renforcer avec la validation croisée et l'arrêt précoce, quelque chose de plus récent et de plus cool. Parier sur les réseaux neuronaux n'a pas non plus beaucoup de sens - vous ne trouverez pas autant d'indicateurs, ils seront en corrélation les uns avec les autres. L'accent est mis sur le sur-échantillonnage des instruments (paires de devises ou autres). La crypto a également du sens, elle n'est pas aussi efficace que les paires forex. Pour les crypto, vous pouvez jouer avec l'arbitrage et avec la coupe.
Y a-t-il un point où l'on peut commencer à développer un algorithme basé sur un réseau neuronal dans lequel interviennent des données indicatrices normalisées et des marqueurs qui signaleront la présence de certains modèles ?
Cela dépend de ce que vous entendez par là. Si vous êtes un codeur-chercheur par vocation, en effet, c'est une tâche très intéressante dont vous pourrez vous vanter plus tard, si vous allez jusqu'au bout, mais comme tentative de "gagner de l'argent sur Internet", hélas, cela ne marchera pas, du moins pas aussi vite que vous le pensez, peut-être que si vous êtes un génie, cela prendra 10 000 heures, peut-être 20 000 heures... mais très probablement jamais( !). mais très probablement jamais((
Une autre idée est de faire un système de nombreux réseaux neuronaux qui seront catégorisés (différents types d'indicateurs, de modèles, etc.), et de faire passer les sorties de ces réseaux neuronaux par le réseau neuronal final pour prendre une décision ?
Vous avez inventé l'empilement, mais le problème est dans les données, pas dans les algorithmes, vous avez besoin de plus de données et de meilleures données pour faire un trade algo rentable.
En regardant la branche de ce forum qui s'étend jusqu'en 2016, je voudrais m'interroger sur le succès de l'algorithme "Random Forest".
La forêt aléatoire est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus efficaces, pour la plupart des tâches, dans certains cas vous pouvez obtenir des fractions de % en plus avec le boosting ou leurs combinaisons "boobag, bagbu", mais encore une fois, tout est une question de données, et elles sont chères et les collecter dans la bonne quantité/qualité pour l'algotrading est également une tâche distincte.
Bonjour, j'aimerais vous poser quelques questions sur l'algotrading. Je suis moi-même un développeur Python/Go, ma connaissance du trading se limite à avoir lu quelques livres sur l'analyse technique et l'analyse des chandeliers.
Y a-t-il un intérêt à commencer à développer un algorithme basé sur un réseau neuronal qui introduira des données indicatrices normalisées et des marqueurs qui signaleront la présence de certains modèles ?
Une autre idée consiste à créer un système de plusieurs réseaux neuronaux qui seront divisés en catégories (différents types d'indicateurs, de modèles, etc.) et à faire passer les sorties de ces réseaux neuronaux par le réseau neuronal final pour prendre une décision ?
En regardant le fil de discussion sur ce forum qui remonte à 2016, je voudrais poser une question sur le succès de l'algorithme Random Forest.
Cela peut sembler être une question moins intéressante (c'est probablement le cas) et elle a déjà été soulevée, mais j'aimerais quand même avoir des réponses).
Merci d'avance)
Je dirai ceci, je suis assez satisfait des réseaux commerciaux, oui j'ai cherché pendant 15 ans, mais quand je l'ai trouvé je n'y passe pas plus de 2 heures par semaine. Je veux dire l'optimisation de l'EA et tout ce qui s'y rapporte. Si vous êtes un développeur Python, je vous conseille, comme tout autre développeur, d'étudier en profondeur le domaine dans lequel vous allez travailler. Si vous êtes un développeur Python, vous devez étudier en profondeur le domaine dans lequel vous allez travailler. Le marché ne se résume pas à des prix, il s'agit surtout de PERSONNES.
Et jusqu'à présent, la question de savoir quelle est la raison de mon succès n'est toujours pas résolue.