L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1936
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Quoi qu'il en soit, mes amis, les modèles existent, il suffit de savoir les voir, et les algorithmes peuvent les voir mieux que les humains ;).
Je ne pense pas que ce soit un accident...
Ceci provient d'Expert, prévision de neuro bitcoin pour la semaine dernière, premier écran sans filtre, second identique, mais avec le filtre "confiance" 40.
Euro n'est pas de cette qualité, mais proche de celle-ci.
Quand allez-vous échanger ?
Quand allez-vous échanger ?
Pas encore tout à fait là, il se heurte à un mur.
65% ?
65% ?
Actuellement, la qualité des prévisions pour CHAQUE bougie est d'environ 52-53%. C'est sur TOUS. Il y a au moins trois façons de forger des réponses plus ou moins bonnes qui atteignent 65%, elles sont peu nombreuses et c'est uniquement sur le test. Si le marché réel était de 65%, je battrais le binaire, mais jusqu'à présent, je ne fais que "lutter", c'est-à-dire que le marché réel est d'environ 56-58%.
Peut-être est-ce la limite globale de ma méthode, peut-être pas ;)) Travailler...
Ce n'est pas comme ça...
Avez-vous déjà essayé d'améliorer la qualité des entrées au lieu de celle des prévisions...
Par exemple : sélectionnez toutes les sections où le réseau a plus de 60% de confiance et créez une grille de données séparée à partir de ces sections et entraînez à nouveau le réseau...
Si vous ne pouvez pas améliorer la qualité de la prédiction, essayez d'améliorer la qualité de l'entrée... et vous n'avez pas besoin de 80 % d'erreur ici...
si une bonne entrée vous donne 1 à 6 stop/profit par exemple vous pouvez vous tromper 75% du temps et quand même faire un bon profit....
Avez-vous essayé d'améliorer la qualité de l'entrée, et non la qualité de la prévision...
Par exemple pour sélectionner toutes les sections où un réseau donne une confiance > 60% et créer une grille de données séparée de ces sections et entraîner le réseau une fois de plus...
Si vous ne pouvez pas améliorer la qualité de la prédiction, essayez d'améliorer la qualité de l'entrée... et vous n'avez pas besoin de 80 % d'erreur ici...
si une bonne entrée vous donne 1 à 6 stop/profit par exemple vous pouvez vous tromper 75% du temps et faire un bon profit....
Je pose la question du réseau "haut ou bas" sur chaque bougie. Dès que je commence à donner à apprendre non pas tout mais un élément spécifique, la qualité baisse immédiatement. Je pense que c'est parce que le réseau cesse d'apprendre le marché réel, il apprend notre vision du marché, et tout ce qui est à nous est toujours faux ;))
J'apprécie ces 52-53% parce que ce sont les modèles que le filet lui-même a sortis et ce qu'il a dans la tête est une vraie connerie.
Avez-vous essayé d'améliorer la qualité de l'entrée, et non la qualité de la prévision...
Par exemple pour sélectionner toutes les sections où un réseau donne une confiance > 60% et créer une grille de données séparée de ces sections et entraîner le réseau une fois de plus...
Si vous ne pouvez pas améliorer la qualité de la prédiction, essayez d'améliorer la qualité de l'entrée... et vous n'avez pas besoin de 80 % d'erreur ici...
si une bonne entrée vous donne 1 à 6 stop/profit par exemple vous pouvez vous tromper 75% du temps et quand même faire un bon profit....
C'est un travail d'enfer, ces >60 sont obtenus sur un tronçon d'essai. C'est-à-dire que vous devez transformer un test en formation + un nouveau test + l'ensemble de données lui-même sera insuffisant pour la formation ... Pas prêt pour de tels exploits
C'est un travail d'enfer, ces >60 sont obtenus sur la partie test. C'est-à-dire que vous devez transformer un test en formation + un nouveau test + l'ensemble de données lui-même ne sera pas suffisant pour la formation. ... Je ne suis pas prêt pour de telles prouesses.
c'est un travail de 6 min R, ou plutôt ce n'est pas un travail du tout, je ne sais pas pourquoi tu aimes tant Python
1. Putain Alexey, si chaque professeur de ta ville avait une perception individuelle, l'un aurait un "B" avec un "zu" et un autre avec un "69" (individualité). et l'autre aurait un 69, tu réalises que tu ne sais toujours pas lire ! !! Ou pas ??? La perception individuelle est le langage de l'incompréhension, le langage de l'incompréhension est le langage de la guerre. Je lis ce que vous dites, je ne vous comprends pas, je m'énerve, vous n'obtenez pas de réponses à vos questions car je ne les comprends pas, le temps est perdu, aucune utilité et qui profite de cette stupide individualité de la perception ????.
Calmons-nous et ne soyons pas nerveux !
Je suis d'accord pour dire que les synonymes sont des fiches\predicteurs/attributs.
Mais en ce qui concerne la compréhension de la notion de "règle", ce n'est pas si clair. Une règle est un algorithme d'actions qui peut transformer l'information (la conduire à des significations - toutes sortes de formules) et la systématiser (les mêmes arbres de décision).
Dans sa forme brute, nous avons le prix OHLC - c'est l'observation du comportement de la valeur (valeur relative estimée) d'un actif. À partir du prix, en appliquant différentes règles de transformation (arithmétiques et logiques), nous obtenons le résultat de l'application des règles sous la forme de prédicteurs/signatures. Oui, sans transformation, les prix peuvent aussi être des signes - il n'y a pas de contradiction ici.
Laréduction de la dimensionnalité est une transformation secondaire du prix via des prédicteurs/attributs intermédiaires. Pour savoir comment ils ont été transformés, nous devons connaître les règles de leur transformation, qui peuvent être des expressions arithmétiques ou logiques. Suite à leur transformation, de nouvelles fiches/prédicteurs/attributs (supplémentaires/alternatifs) sont apparus.
En résumé, dans ce contexte, une règle est une description du processus de conversion des prix vers et depuis les fiches/prédicateurs/signatures en nouvelles fiches/prédicteurs/signatures.