L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2374
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Marquage de l' accord Prada
Marquage de l' accord Prada.
Ce truc est plus intéressant. Je ne comprends pas, est-ce que ça ne fonctionne que depuis la ligne de commande ? Quelqu'un l'a-t-il examiné ?
Ce matériau est plus intéressant.
C'est un autre sujet, qui ne se limite pas aux GAN.
Marqueur d' accord Prada
Un langage obscur et des fonctions peu familières... et l'auteur est trompeur.
Par fixed_time_horizon() il y a cette ligne :
idx_lower = données[données[nom] < - seuil].index
il a écrit plus haut que
Et les images ci-dessous ne sont pas int (c'est-à-dire 0,1,2,3...), mais 0,05, 0,01...
C'est devenu plus clair avec double - c'est la même chose que j'ai fait avec TP=SL=une certaine valeur de changement de prix.
Mais il n'est pas clair pourquoi j'ai appelé la méthode et la fonction fixed_time_horizon() ; où se trouve le temps fixe ? Il s'agit d'un changement de prix fixe, pas de temps.
---------
Quant à la méthode quantized_labelling() - je n'ai rien obtenu du code. Je suppose qu'il ne s'agit pas d'une valeur fixe, par exemple 0,05, mais de l'utilisation d'un quantile qui change avec la volatilité des prix.
Un langage obscur et des fonctions peu familières... et l'auteur est trompeur.
Par fixed_time_horizon() il y a cette ligne :
idx_lower = données[données[nom] < - seuil].index
il a écrit plus haut que
Et les images ci-dessous ne sont pas int (c'est-à-dire 0,1,2,3...), mais 0,05, 0,01...
Avec double - c'est devenu plus clair - c'est la même chose que j'ai fait avec TP=SL=une certaine valeur de changement de prix.
Mais il n'est pas clair pourquoi j'ai appelé la méthode et la fonction fixed_time_horizon() ; où se trouve le temps fixe ? Il s'agit d'un changement de prix fixe, pas de temps.
---------
Quant à la méthode quantized_labelling() - je n'ai rien obtenu du code. Je suppose qu'il ne s'agit pas d'une valeur fixe, par exemple 0,05, mais de la valeur du quantile qui évolue en fonction de la volatilité des prix.
Je n'ai pas regardé dans le code. L'essentiel est le balisage non pas par tableau mais par paliers. Cela conduit à un certain nombre de fonctionnalités intéressantes, par exemple, pour appliquer le balisage à un graphique comprimé ou à certains composants BP spécifiques
il doit y avoir une erreur d'impression sur l'int, ce n'est pas Prado qui a écrit cela, ce sont les types
l'horizon fixe fait référence à un décalage incrémentiel sélectionné, probablement
Je n'ai pas lu le code. La principale n'est pas le partitionnement par tableau, mais par incréments. Cela conduit à un certain nombre de fonctionnalités intéressantes, telles que l'application du partitionnement à un graphique squelched ou à des composants spécifiques de la BP.
il doit y avoir une erreur d'impression sur l'int, ce n'est pas Prado qui a écrit cela, ce sont les types
L'horizon fixe fait référence à un décalage progressif sélectionné, je suppose.
Quelqu'un là-dehors est soit Prado, soit son type.
Par la méthode quantized_labelling()
Je ne vois pas l'intérêt de l'enseigner. Après tout, vous pouvez apprendre la classification bien à faible volatilité et moins bien à forte volatilité. Et ensuite, une erreur de 40 % à faible volatilité + une erreur de 51 % à forte volatilité ramènera la rentabilité du système à environ 0. Parce que plusieurs petits gains peuvent être surpassés par plusieurs grosses pertes.Quelqu'un là-bas est stupide ou Prado ou ses semblables.
Tout est zshibizzy, nous devrions essayer, mais je le ferai différemment.
son livre est un peu différent, je pense. Je suis trop paresseux pour chercher.C'est cool, je vais essayer, mais je vais le faire différemment.
Son livre le décrit différemment, je pense. Je suis trop paresseux pour le chercher.Sur les quantiles, je ne vois pas l'intérêt, voir le message ci-dessus.
TP=SL J'ai essayé. Le résultat est de 50% sur de nouvelles données de validation croisée.
Sur les quantiles, je ne vois pas l'intérêt, voir le message ci-dessus.
Voici les incréments, sans sl et tp
J'ai fait ça par le biais du clustering, marqué. Globalement, la courbe sur les données balisées n'est pas très bonne, mais elle est plus robuste sur les nouvelles données.