L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2116
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Non, selon les pourcentages il y a un type de courbe d'apprentissage - sans MOI 40%-45% sont rentables, et avec MOI 60%-65%. Mais pour le trading, ce n'est pas un indicateur, à moins que le profit soit égal à la perte.
Ce serait un indicateur si TP=SL
Ce serait un indicateur si TP=SL
C'est ce que j'ai écrit...
Faites-moi savoir si vous le trouvez, sinon je vais commencer à construire mon propre vélo :)
elibrarius a suggéré une idée - il suffit de construire un arbre ramifié et de l'utiliser à la place du clustering, en prenant des informations des feuilles afin de réduire la classe majoritaire.
Je ne comprends pas ce que vous écrivez et ce que cela a à voir avec le clustering.
Je ne comprends pas ce que vous écrivez et ce que cela a à voir avec le clustering.
Il s'agit essentiellement d'un regroupement avec la cible en tête.
Avez-vous réussi à trouver quelque chose d'utile sur ce sujet ?
Il s'agit essentiellement d'un regroupement avec la cible en tête.
Avez-vous pu trouver quelque chose d'utile sur ce sujet ?
Le clustering basé sur les objectifs n'existe pas.
le clustering basé sur la cible n'existe pas.
Dans les manuels scolaires - probablement :)
Il s'agit simplement d'un regroupement par un nombre limité d'attributs.Dans les manuels scolaires - probablement :)
C'est un regroupement basé sur un nombre limité d'attributs.Lisez ce qu'est le clustering, je ne veux pas vous ennuyer avec ça.
Avez-vous pu trouver quelque chose d'utile sur ce sujet ?
il s'agit d'une étude sérieuse sur l'équilibre des classes, pas encore terminée
il n'existe pas de regroupement avec la cible à l'esprit
Vous étiez vous-même d'accord avec mon idée similaire il y a environ six mois.
Chaque feuille peut être appelée un cluster avec une séparation maximale des classes.
Vous étiez vous-même d'accord avec une idée similaire de la mienne il y a environ six mois.
Je ne sais pas de quoi vous discutez ici.
il y a 2 espaces de caractéristiques (j'ai pris 5 composants principaux de chacun)
Dans le cas d'un échantillonnage aléatoire des transactions :
Dans le cas d'un regroupement en 2 clusters :
Problème : trouver le compromis entre des étiquettes correctes et une bonne répartition des classes.
Dans le cas d'un simple clustering, les étiquettes sont bien sûr inadaptées à la négociation.
Dans le cas de l'échantillonnage des transactions, l'espace des caractéristiques n'est pas bon.