L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1575
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C'est des conneries, c'est sûr. Il n'y aura pas assez d'échantillonnage à cette fréquence de transactions
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Je suis d'avis que dans les jeux à information incomplète et à résultats probabilistes, et donc à stratégies probabilistes, cette nature très probabiliste DOIT être prise en compte pour déterminer la qualité des stratégies.
En d'autres termes, pour déterminer à quel point le résultat du joueur sur l'échantillon actuel est proche de son résultat sur l'échantillon infini, la taille de l'échantillon actuel doit être telle que la déviation du résultat avec une probabilité de disons 95% soit inférieure à disons 10% (quels que soient les chiffres que vous fixez). Il n'y a pas d'autre moyen de l'estimer. Elle est calculée à l'aide de méthodes statistiques. J'ai l'habitude de le calculer, si je dois le chercher.
Je suis arrivé à la conclusion que si la stratégie est basée sur des modèles stables, alors elle devrait fonctionner sur d'autres marchés de nature similaire. De cette façon, nous augmentons l'élan vers l'avant au moins plusieurs fois. Si une stratégie à long terme ne peut fonctionner sur d'autres marchés, il ne s'agit pas d'une stratégie à long terme, mais d'une adaptation à quelque chose. De plus, cet ajustement peut apporter des bénéfices pendant une longue période, comme le veut la chance.
Je suis d'avis que dans les jeux à information incomplète et à résultats probabilistes, et donc à stratégies probabilistes, cette nature très probabiliste DOIT être prise en compte pour déterminer la qualité des stratégies.
En d'autres termes, pour déterminer à quel point le résultat du joueur sur l'échantillon actuel est proche de son résultat sur l'échantillon infini, la taille de l'échantillon actuel doit être telle que la déviation du résultat avec une probabilité de disons 95% soit inférieure à disons 10% (quels que soient les chiffres que vous fixez). Il n'y a pas d'autre moyen de l'estimer. Elle est calculée à l'aide de méthodes statistiques. J'ai l'habitude de le calculer, si je dois le chercher.
J'en ai conclu que si la stratégie est basée sur des modèles stables, elle devrait fonctionner sur d'autres marchés de nature similaire. De cette façon, nous augmentons l'élan vers l'avant au moins plusieurs fois. Si une stratégie à long terme ne peut pas fonctionner sur d'autres marchés, il ne s'agit pas d'une stratégie à long terme, mais d'une adaptation à quelque chose. De plus, cet ajustement peut rapporter des bénéfices pendant longtemps, comme le veut la chance.
Nous avons un échantillon de 13 ans, à partir du 01.01.2007 pour un TF pour les 28 paires de devises.
Sur la base de cet échantillon, selon un modèle strictement défini, nous fabriquons des synthétiques (combinaisons de ces monnaies), qui, étant observées pendant un certain temps, après la période d'observation, se comportent, disons, d'une certaine façon après un certain temps
ce "quelque temps" s'avère être assez long, disons jusqu'à 10 mois.
dans ce cas, il s'avère qu'en moyenne, il n'y a que 1,5-2 points d'entrée par mois, ou presque 2 fois plus, si nous prenons l'horizon temporel 2 fois moins )) etc.
bien sûr, vous pouvez attendre 2 fois 10 mois pour effectuer un véritable test en avant.
10 pour être exact, puisque 10 mois avant ce message n'ont pas été pris en compte dans l'échantillon en raison des conditions d'échantillonnage.
alors nous aurions en fait 2 périodes de 10 mois - la première de "moins 10 mois à maintenant" et la seconde "de maintenant à plus 10 mois".
Pourquoi cette question ?
Il me semble en effet que même un tel test ne répondra pas à la question du surentraînement du système.
Ce n'est pas comme si on adaptait les résultats à la "dernière partie" de l'échantillon.
bien qu'il soit probable que le marché sur une telle période de 10 à 12 mois puisse se comporter en fonction de certaines tendances mondiales, qui peuvent facilement changer, même après la fin de la période d'observation, disons après l'élection de Trump (juste le 20 novembre)
Bien sûr, on peut essayer de faire en sorte que la même forêt aléatoire trouve une solution similaire, mais pas le fait qu'elle la trouve, puisqu'on ne sait toujours pas "quoi y fourrer" ?
Nous avons un échantillon de 13 ans, à partir du 01.01.2007 pour un TF pour les 28 paires de devises.
Sur la base de cet échantillon, selon un schéma strictement spécifié, nous fabriquons des synthétiques (combinaisons de ces monnaies) qui, étant observables pendant un certain temps, se comportent, après la période d'observation, de manière tout à fait définitive, disons après un certain temps
ce "quelque temps" s'avère être assez long, disons jusqu'à 10 mois.
Dans ce cas, il n'y a en moyenne que 1,5 à 2 points d'entrée par mois, ou presque 2 fois plus si l'on prend le TF 2 fois moins )) etc.
bien sûr, il est possible d'attendre 2 fois 10 mois chacun pour faire un test en avant juste.
plus précisément 10 mois, car les 10 mois précédant ce message n'ont pas été pris en compte dans l'échantillon en raison des conditions d'échantillonnage.
alors nous aurions en fait 2 périodes de 10 mois - la première de "moins 10 mois à maintenant" et la seconde "de maintenant à plus 10 mois".
Pourquoi cette question ?
Il me semble en effet que même un tel test ne répondra pas à la question du surentraînement du système.
Ce n'est pas comme si on adaptait les résultats à la "dernière partie" de l'échantillon.
bien qu'il soit possible que, pendant 10 à 12 mois, le marché se comporte en fonction de certaines tendances mondiales, qui peuvent facilement changer, même après la fin de la période d'observation, par exemple, après l'élection de Trump (juste en novembre du 20).
bien sûr, on peut essayer de forcer la même forêt aléatoire à trouver une solution similaire, mais pas le fait qu'elle la trouve, car on ne sait pas encore "quoi y fourrer" ?
Cela dépend du nombre de paramètres libres dont dispose le système. Par exemple, s'il y a 2 ou 3 paramètres et que tous les signaux sont indépendants, alors nous pouvons nous passer de toute anticipation, c'est-à-dire qu'il y aura une certaine confiance statistique. Mais si les signaux sont très peu nombreux, alors aucune conclusion ne peut être tirée. Vous pouvez alors vous demander s'il existe un véritable modèle derrière ces signaux et l'analyser.
La forêt n'est qu'un mémorisateur avec un grand nombre de paramètres - elle ne donnera aucune réponse.
Nous avons un échantillon de 13 ans, à partir du 01.01.2007 pour un TF pour les 28 paires de devises.
Sur la base de cet échantillon, selon un schéma strictement spécifié, nous fabriquons des synthétiques (combinaisons de ces monnaies) qui, étant observables pendant un certain temps, se comportent, après la période d'observation, de manière tout à fait définitive, disons après un certain temps
ce "quelque temps" s'avère être assez long, disons jusqu'à 10 mois.
Dans ce cas, il s'avère qu'il n'y a en moyenne que 1,5 à 2 points d'entrée par mois, ou presque 2 fois plus si l'on prend un TF 2 fois moins), etc.
bien sûr, il est possible d'attendre 2 fois 10 mois chacun pour faire un test en avant juste.
plus précisément 10 mois, car les 10 mois précédant ce message n'ont pas été pris en compte dans l'échantillon en raison des conditions d'échantillonnage.
alors nous aurions en fait 2 périodes de 10 mois - la première de "moins 10 mois à maintenant" et la seconde "de maintenant à plus 10 mois".
Pourquoi cette question ?
Il me semble en effet que même un tel test ne répondra pas à la question du surentraînement du système.
Ce n'est pas comme si on adaptait les résultats à la "dernière partie" de l'échantillon.
bien qu'il soit probable que, pendant une période de 10 à 12 mois, le marché puisse se comporter en fonction de certaines tendances mondiales, qui peuvent facilement changer, même après la fin de la période d'observation, par exemple après l'élection de Trump (juste en novembre du 20).
Bien sûr, on pourrait essayer de forcer la même forêt aléatoire à trouver une solution similaire, mais il n'est pas certain qu'elle la trouve, car on ne sait pas encore "quoi y fourrer" ?
Quelque chose me dit que c'est ainsi que l'on trouve les tendances fondamentales. Et comme vous êtes vous-même arrivé à la conclusion que oui, cela pourrait se terminer dans un an ou deux, ou demain. C'est le business habituel. Si votre système fournit des entrées aussi rares, il n'y a rien d'autre à faire que de s'y fier, après avoir préalablement (comme Maxim l'a déjà noté) analysé et déterminé les modèles, qu'ils soient contradictoires ou aléatoires.
https://www.youtube.com/watch?v=aX887X3lAc0&t=677s
vidéo utile et la chaîne elle-même, peut-être que quelqu'un comprendra le message...
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alors pourquoi devons-nous faire de la publicité pour les cours ?
Cela dépend du nombre de paramètres libres dont dispose le système. Par exemple, s'il y a 2 ou 3 paramètres et que tous les signaux sont indépendants, alors vous pouvez vous passer de toute anticipation, c'est-à-dire qu'il y aura une certaine confiance statistique. Mais si les signaux sont très peu nombreux, aucune conclusion ne peut être tirée. Vous pouvez alors vous demander s'il existe un véritable modèle derrière ces signaux et l'analyser.
La forêt n'est qu'un mémorisateur avec un grand nombre de paramètres, elle ne donnera aucune réponse.
Eh bien, en général, nous pouvons dire que oui, il n'y a que 2 ou 3 paramètres, dont l'un est une quantité mathématique largement connue ; le second est la distance du point d'observation (durée d'une transaction - ordre ouvert) et le troisième est la valeur de la période d'observation plus un paramètre supplémentaire, mais il est constant et ne dépend pas des trois premiers.
la deuxième est constante et ne dépend pas de la troisième, mais elle peut être différente à différents moments.
Le troisième est de longueur variable (varie dans une certaine plage "de" et "à").