L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1691
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Comme l'a écrit le grand et inégalé Alexander (et continue de l'écrire sur Smradlab), vous devez travailler avec le temps du marché, et nous serons tous contents.
Il s'agit d'une vérité immuable qui doit être apprise comme le "Notre Père" et répétée lorsqu'on est assis devant son écran.
La compréhension vient plus tard, d'abord - une foi inébranlableJe me souviens du film sur Shurik, qui traversait le temps et l'espace).
sur la théorie du jeu, mais comme sur les doigts de la main, appliquée au MoD.
Que faisons-nous normalement ?
Voici un jeu de cartes à lancer, voici un NS, et nous limitons immédiatement le NS par les règles, mais pas par les règles du jeu, mais par notre vision, donc nous ne jouons qu'à partir de la plus petite carte et nous lançons une carte à la fois... mon père m'a appris cela. alors on a commencé à s'entraîner et on a obtenu une sorte de jeu de cartes d'entraînement IA
Ce qui est juste, en termes de combinatoire : les règles générales du jeu et l'objectif - le nombre de victoires, et comment NS sera là avec la plus petite carte à jouer ou à retourner exclusivement des atouts... pourquoi devrait-on s'en mêler ? - l'objectif est le nombre maximum de victoires
c'est à peu près la façon primitive dont on nous a appris... J'ai oublié le nom du logiciel qui a battu tous les jeux Atari - avec force brute et même sans connaissance des règles du jeu - en analysant les pixels de l'écran, semble-t-il - je peux me tromper ici et j'ai lu il y a longtemps
Alors deux ou trois s'assiéront contre le NS... Et se faire dépouiller jusqu'à l'os. La NS n'a pas besoin d'un maximum de victoires dans le plus grand nombre de matchs possible. Il s'agit de maximiser le retour sur investissement. NS a mis quelque chose en jeu et peut se lancer dans certaines situations. Mais NS doit savoir contre qui il joue, jusqu'au bout. Plus sur le poker que sur le fou. Il y a de l'équité là aussi... La victoire revient à celui qui exploite les adversaires. Si le niveau est élevé.
Comme on dit sur Internet : vous pouvez jouer contre Phil Ivey et le battre, mais vous perdrez sur la distance. Pourquoi ? Il sait commentjouer avec vous en se basant sur ce que vous avez déjà montré dans les jeux précédents. Et vous ne savez pas comment jouer contre lui. Ilne joue pas aux cartes, il joue avec vous.
Pour jouer et gagner, vous devez connaître vos risques. Où vous pouvez tout risquer, contre qui et quand, et où vous feriez mieux de ne pas vous asseoir à la table du tout !
Lorsque vous vous asseyez à la table, sachez quand vous devez partir.Dans Dence, il existe un paramètre appelé Dropout.
Description :
L'abandon consiste à fixer aléatoirement un taux de fraction d'unités d'entrée à 0 à chaque mise à jour pendant la période d'apprentissage, ce qui permet d'éviter le surajustement.
Je ne comprends pas la signification de ce paramètre, mais il semble qu'il s'agisse d'une sorte de lutte contre l'overfitting. Donc, si vous l'augmentez, la qualité de la formation augmente. Mais si vous l'augmentez de plus de 0,5, TensorFlow commence à se plaindre :
WARNING:tensorflow:Large dropout rate : Veuillez vous assurer que cela est prévu.
Et c'est après 0,5 que la qualité la plus élevée commence.
Quelqu'un comprend-il pourquoi et ce que c'est ?
Dence a un tel paramètre Dropout.
Description :
L'abandon consiste à fixer aléatoirement un taux de fraction d'unités d'entrée à 0 à chaque mise à jour pendant la période d'apprentissage, ce qui permet d'éviter le surajustement.
Je ne comprends pas la signification de ce paramètre, mais il semble qu'il s'agisse d'une sorte de lutte contre l'overfitting. Donc, si vous l'augmentez, la qualité de la formation augmente. Mais si vous l'augmentez de plus de 0,5, TensorFlow commence à se plaindre :
WARNING:tensorflow:Large dropout rate : Veuillez vous assurer que cela est prévu.
C'est après 0,5 que la qualité commence.
Qui sait pourquoi et qu'est-ce que c'est ?
Je suis loin d'être un expert en neurones, mais leDropout est une sorte de régularisation, c'est donc pour éviter le surentraînement, lors de la formation d'un neurone, certains des neurones sont mis à zéro (tués), cela est fait pour que le neurone puisse mieux généraliser et ne pas concentrer beaucoup d'informations dans un seul neurone. 0,5 est probablement le seuil maximum du nombre de neurones à mettre à zéro.
Je doute que vous puissiez confirmer cet "axiome" - je sais qu'il est écrit sur chaque "clôture".
Je ne lis plus les clôtures depuis longtemps. Le MM est une sorte de "cosmétique", il ne peut pas faire passer le rapport bénéfice/risque réel du côté positif, mais il peut créer une telle illusion sur le backtest.
Bien sûr, démonter tous les moyens possibles de tromper un trader n'est pas réaliste, dans un certain nombre d'organisations, même les plus cool l'ont fait. Mais sur l'exemple de Martin, c'est facile à montrer, bien que probablement pas pour tout le monde.
Prenons par exemple 2TS avec une série identique d'entrées aléatoires, un TP/CL identique, mais le premier a un lot constant, et le second, si le trade précédent est perdant - nous le doublons.
Voici l'un des exemples aléatoires.
Comme on peut le voir, une illusion de profilage a été créée à partir du premier ASR <0, tandis que le second a ASR >3 - un miracle !
Je n'ai pas lu les clôtures depuis longtemps. Le MM est une sorte de "cosmétique", il ne peut pas faire ressortir le véritable rapport bénéfice/risque, mais il peut créer une telle illusion sur le backtest.
Bien sûr, démonter tous les moyens possibles de tromper un trader n'est pas réaliste, dans un certain nombre d'organisations, même les plus cool l'ont fait. Mais sur l'exemple de Martin, c'est facile à montrer, bien que probablement pas pour tout le monde.
Prenons par exemple 2TS avec une série identique d'entrées aléatoires, un TP/CL identique, mais le premier a un lot constant, et le second, si le trade précédent est perdant - nous le doublons.
Voici l'un des exemples aléatoires.
Comme nous pouvons le voir, l'illusion de rentabilité a été créée à partir du premier ASR <0 et le second a ASR >3 merveilles !
tout est clair, cela a été essayé et testé de nombreuses fois
Je n'ai pas lu les clôtures depuis longtemps. Le MM est une sorte de "cosmétique", il ne peut pas faire ressortir le véritable rapport bénéfice/risque, mais il peut créer une telle illusion sur le backtest.
Bien sûr, démonter tous les moyens possibles de tromper un trader n'est pas réaliste, dans un certain nombre d'organisations, même les plus cool l'ont fait. Mais sur l'exemple de Martin, c'est facile à montrer, bien que probablement pas pour tout le monde.
Prenons par exemple 2TS avec une série identique d'entrées aléatoires, un TP/CL identique, mais le premier a un lot constant, et le second, si le trade précédent est perdant - nous le doublons.
Voici l'un des exemples aléatoires.
Comme vous pouvez le constater, une illusion de compétence a été créée à partir du premier ASR <0 et du second ASR >3 Miracles !
des miracles à la toute fin
d'où l'avalanche
l'avalanche n'est pas faite de caca, mais de l'accent mis sur l'incapacité à effectuer une analyse, c'est-à-dire l'accent mis sur la randomisation des mouvements de prix.Je ne suis pas un expert des neurones, mais ledropout est une sorte de régularisation, donc lorsque vous entraînez un neurone, certains des neurones sont annulés, de sorte que le neurone ne concentre pas trop d'informations dans un seul neurone. 0,5 est probablement le seuil maximum d'annulation des neurones.
Tout est clair, cela a été fait, pour ainsi dire, plus d'une fois.
Alors pourquoi tu discutes ?
C'est l'ABC, si vous essayez d'obtenir un emploi dans une banque ou un hedge fund et que vous dites que vous optimisez des stratégies par le biais du backtester, et même avec tout le cran (mm, exécution, etc.) ce sera un point noir, ils ne vous prendront pas même au DC de la province.
Alors, de quoi discutez-vous ?
C'est l'alphabet, si vous essayez d'obtenir un emploi dans une banque ou un hedge fund et que vous dites que vous optimisez les stratégies grâce au backtester, et même avec tout le cran (mm, exécution, etc.) ce sera un point noir, même pas dans la maison de courtage de province.
Je ne discute pas, je suis l'instigateur.
Quel est l'intérêt de se disputer ? Vous n'allez pas partager avec moi votre bénéfice honnêtement gagné, ne vous promets-je pas de compenser vos pertes ?
))))
quant aux banques, elles ont d'autres objectifs, mais je peux vous dire que les banques perdent aussi de l'argent, et régulièrement ;)
Quant aux sociétés de courtage, leurs objectifs sont différents. - Je dirais que les objectifs sont également différents.
SZS : je me souviens de la lutte contre les hérétiques, maintenant il est temps de savoir qui a raison et qui doit être brûlé sur le bûcher ))))
UPD : le temps des grandes histoires est venu....
J'ai réalisé un graphique similaire, l'EA génère lui-même le TS, le TS n'est pas parfait, mais je pense que ce graphique peut être utilisé pour un travail ultérieur.