L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1819
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Il est possible de réaliser, artificiellement, plusieurs modes d'échantillonnage avec des distributions différentes et des transitions aléatoires entre les modes. Cela permettrait de saisir des modèles plus intéressants qu'un simple échantillonnage aléatoire.
etc.
Oui, c'est toujours le même thème, la recherche aléatoire de dépendances prédicteur-cible.
Les transactions sont ouvertes de manière aléatoire, puis dans un réseau neuronal. Beaucoup dépend de l'échantillonnage compétent
Par exemple, avec ceci, j'ai trouvé des dépendances entre les TFs comme vous l'avez suggéré.
Merci, je vais y jeter un coup d'œil.
Si j'ai une transaction avec des décalages dans les deux sens pendant combien de barres ? ou d'une autre manière ?
La transaction est-elle en retard de combien de barres ?
Un exemple simple :
avec une probabilité de 0,5, on vend ou on achète sur la nouvelle barre (ou on ne négocie pas)
sur la prochaine barre avec une probabilité de 0.5 nous fermons ou gardons la position
si elle est fermée, passez à l'étape 1, si elle n'est pas fermée, attendez la prochaine barre et regardez la probabilité jusqu'à ce que la position soit fermée.
Il s'agit de l'exemple le plus simple.Il est possible de réaliser, artificiellement, plusieurs modes d'échantillonnage avec des distributions différentes et des transitions aléatoires entre les modes. Cela permettrait de saisir des modèles plus intéressants qu'un simple échantillonnage aléatoire.
etc.
Quels modèles recherchons-nous entre les deux ? Les termes "saisonnier" ou "temporel" sont logiquement inappropriés ici. La recherche aléatoire de corrélations ne fonctionne pas vraiment non plus. En outre, l'objectif que nous avons est le plomb, alors il y a un sens, s'il y a des modèles, mais le plomb est intermittent et tout à fait aléatoire, il ne donnera rien. Nous aurons une prédiction et un retard.
Bien que si on les trouve, il y aura quelque chose à optimiser))).
Un exemple simple :
avec une probabilité de 0,5, on vend ou on achète sur la nouvelle barre (ou on ne négocie pas)
sur la barre suivante avec une probabilité de 0,5, nous fermons ou maintenons la position.
si elle est fermée, on passe au point 1, si elle n'est pas fermée on attend la prochaine barre et on regarde la probabilité jusqu'à ce qu'on ferme la position.
Il s'agit de l'exemple le plus simple.Non, pas la question dans la NS. Je ne sais pas, je veux vérifier l'heure de la journée et le prix de la transaction ou juste les griffes des bars à proximité aussi ?
Quel type de modèle recherchons-nous ? Les modèles saisonniers ou temporels sont logiquement inappropriés ici. La recherche aléatoire de corrélations n'est pas très bonne non plus. En plus, le but est l'anticipation, alors ça a du sens, même si on a des régularités, mais l'anticipation est intermittente et assez aléatoire, ça ne nous donnera rien. Nous aurons une prédiction et un retard.
Bien que si elles sont trouvées, il y aura quelque chose à optimiser))))
entre les prédicteurs et la direction de l'accord. Les prédicteurs peuvent être n'importe quoi, par exemple les incréments de prix.
Nah, ce n'est pas la question dans le NS. Seulement le moment et le prix de la transaction ou les clauses d'interdiction sont-elles également proches ?
Incréments, indicateurs, n'importe quoi à l'entrée. En sortant, le sens des échanges.
entre les prédicteurs et la direction de la transaction. Les prédicteurs peuvent être n'importe quoi, par exemple des augmentations de prix.
N'importe lequel d'entre eux est de trop)))) Nous n'avons qu'une moyenne, sauf pour les incréments))))) Il serait logique de comprendre combien de barres en arrière est optimal.
Tous sont de trop)))) Nous n'avons que des moyennes à part les incréments))))) Il serait logique de comprendre combien de barres en arrière sont optimales.
Bien que les volumes me manquent toujours.
Tous sont de trop)))) Nous n'avons que des moyennes à part les incréments))))) D'une certaine manière, il serait logique de comprendre combien de barres en arrière sont optimales.
Il s'agit d'un autre bloc de sélection, qui n'est pas lié à l'échantillonnage. Les barres de recul maximales sont prises, puis les meilleures combinaisons sont sélectionnées. Il s'agit d'un problème d'approximation qualitative, et non d'échantillonnage.
En fin de compte, si l'échantillonnage est correct, on sélectionne le nombre optimal de prédicteurs de retard qui décrivent au mieux la direction des transactions.
Ensuite, c'est le monte carve et les meilleures options sont choisies. Je ne pense pas que quelqu'un l'ait fait ici, mais je le fais depuis longtemps). Je cherche des rah-two s'il y en a... mais il n'y a pas de limite à la perfection :)
voulez un échantillon plus intéressant maintenant