L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2068
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Je pense vous avoir compris et avoir écrit dans l'esprit qu'un événement se répétant tous les jours à 9 heures serait aussi un événement se répétant tous les mercredis à 9 heures. Il serait assez difficile d'isoler les événements qui ont une période VRAIMENT HEBDOMADAIRE (mais pas quotidienne) en raison de la très forte périodicité diurne. Je peux me tromper, bien sûr, mais je n'ai pas encore remarqué de périodicité hebdomadaire brillante, et il n'y a donc aucun moyen de l'identifier dans mon code.
Je ne sais pas, la logique du timing devrait donner des périodes hebdomadaires. Si vous trouvez un modèle quotidien, identifier la périodicité mensuelle ou hebdomadaire est une question de technique.
Il y a des stratégies, des stratégies de tendance qui gagnent bien à 40% de précision, mais les méthodes standard de MO ne permettent pas de les entraîner, je laisse tomber la classe "1" à zéro si la précision n'est pas suffisante, et j'ai juste besoin de séparer et d'améliorer de tels fractionnements, donc je cherche de telles méthodes. Sinon, le rappel est très faible, à 1.
Je devrais écrire une perte personnalisée fi pour ces buts
Je ne sais pas, la logique du timing devrait donner des périodes hebdomadaires. Si des modèles journaliers sont trouvés, c'est une question de technique pour identifier à partir d'eux des périodicités relatives aux jours du mois ou de la semaine.
Je ne dis pas qu'il n'y en a pas. Il est fort probable qu'ils existent, mais cette méthode est probablement trop rudimentaire pour les détecter et les séparer dans un contexte de périodes plus courtes et de non-stationnarité.
c'est en théorie... mais en pratique, peu importe comment vous tournez les verres... )
Normalisé pour la volatilité des incréments, variance égalisée. Il n'y a eu qu'une perte d'informations.
Je n'appellerais pas cela une perte d'informations, mais le fait de se débarrasser de la désinformation).
Mais ce n'est pas exact)
En cas de tendance, le TP est grand et le SL est petit. Par exemple 500 à 100. Ensuite, avec une erreur de 80 %, nous aurons 20 % de transactions réussies et 80 % de transactions perdantes. Le solde sera proche de zéro. Si vous négociez des feuilles avec une erreur de 70%, vous serez déjà en profit. Et si vous trouvez 50/50, le bénéfice sera énorme.
C'est ce que je veux dire, mais l'exhaustivité sera faible, c'est-à-dire que 100 transactions sur 1000 potentielles seront négociées (trouvées en classe "1") dont 50 sont des pertes.
Que voulez-vous dire par "jeter"? 70% d'erreurs il semble seulement être déversé à la classe 0, sur les 30% restants de la classe 1 vous pouvez déjà faire de l'argent.
30% est un bon résultat, mais ce n'est pas toujours le cas - j'écris un article en ce moment, il y a une stratégie MA, elle fait une moyenne de 5% de détection d'unités, enfin c'est presque sur des oscillateurs standards avec des paramètres par défaut :)
Depuis 2019, l'échantillon est hors formation. Il ne fuit pas et c'est bien :)
python est un wrapper cpp. Tout fonctionne bien
Je veux dire qu'il peut être enregistré à la fois au format python et au format cpp. Je le sauvegarde en cpp et le convertit ensuite en mql par de simples actions, puisque le modèle lui-même est constitué de plusieurs tableaux.Il y a un fichier py enregistré là, sa structure est un peu différente de celle de CPP.
Oui, il s'est avéré que c'était mon erreur - je change le concept de l'EA et je mets le chariot après la jument - il m'a fallu une demi-journée pour comprendre.
Vous devez écrire des fonctions de perte personnalisées à cette fin.
Qui sait comment apprendre ces fonctions ? Dans CatBoost on piston peut les compter et inhiber l'enseignement par eux, mais le calcul lui-même il fait par ses deux.
grail found ;))
Je me demande combien de ces graals sont achetés sur le marché...
Je me demande combien de ces grails sont achetés sur le marché...
gagner, aucun ))