L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2582

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Maxim Dmitrievsky #:
C'est quand on sait quoi créer et pourquoi. Elles ne sont pas toutes prêtes, les transactions sont échantillonnées de manière aléatoire, comme dans les articles. Il n'y a pas d'hypothèses a priori ou d'heuristique à aucun stade de la préparation des données, il y a quelques fourchettes de valeurs comme les durées maximales et minimales de maintien des transactions.
OK, je ne veux pas me disputer...
Je recommande simplement d'entraîner quelque chose avec une fonction de fitness et vous réaliserez tout ce que vous pouvez faire de plus avec cette approche.
 
mytarmailS #:
OK, je ne veux pas me disputer...
Recommandez simplement d'entraîner quelque chose avec une fonction de fitness et vous réaliserez tout ce que vous pouvez faire de plus avec cette approche.
Je l'ai fait dans les premiers jours de MO, grâce à l'optimiseur MT5 et à la sélection de poids, mais il y a peu d'outils pour lutter contre l'ajustement dans cette variante. Vous définissez le critère d'optimisation, l'espace caractéristique et optimisez les poids des neurones.
De même, avec la logique floue, il existe un article. Puis développement par apprentissage par renforcement, également par le critère d'optimisation. Ça ne marche pas de front, le surentraînement.

Accroître la complexité de l'approche n'est pas une mode, mais le résultat d'une remise en question de celles qui ne fonctionnent pas. Plus la concurrence et le nivellement des inefficacités qui existaient auparavant. Les moyens simples ne permettent plus rien.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Je l'ai fait dans les premiers jours de MI, par le biais de l'optimiseur MT5 et de la sélection des poids, mais il existe peu d'outils pour lutter contre l'ajustement dans cette variante. Vous définissez le critère d'optimisation, l'espace caractéristique et optimisez les poids des neurones.
De même, avec la logique floue, il existe un article. Puis développement par apprentissage par renforcement, également par le critère d'optimisation. Il ne travaille pas de front, le surentraînement.

Accroître la complexité de l'approche n'est pas une mode, mais simplement le résultat de la remise en question de celles qui ne fonctionnent pas. Plus la concurrence et le nivellement des inefficacités qui existaient auparavant. Les moyens simples ne permettent plus rien.

Ok, comme je l'ai dit, je ne discuterai pas, même si je ne suis pas d'accord...

Il faut penser à la production de TC, je ne l'ai jamais fait, il suffit de chercher un algorithme et de faire des recherches...

Vous devez apprendre un autre langage de programmation ou apprendre à travailler avec les API, lequel est le meilleur ?

 
mytarmailS #:

OK, comme je l'ai dit, je ne vais pas discuter, même si je ne suis pas d'accord...

Il faut penser à la production de CT, je n'ai jamais fait ça, juste chercher un algorithme et faire des recherches...

Vous avez besoin d'apprendre un autre langage de programmation, ou d'apprendre à travailler avec une API ; lequel est le meilleur ?

Cela dépend du niveau de production. Si Forex - MT5, je pense qu'il y a un connecteur pour R, pas un mot sur python. Il existe un moyen de transférer le catbust vers MT5. Dans la pratique, il est préférable de convertir les modèles en langage de plate-forme, sans API.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Cela dépend du niveau de production. Si Forex - MT5, je pense qu'il y a un connecteur pour R, pas un mot sur python. Il existe un moyen de transférer le catbust vers MT5.

Qu'est-ce qui est considéré comme un petit spread non flottant sur le marché des changes ?

 
mytarmailS #:

Qu'est-ce qu'un spread non flottant sur le marché des changes considéré comme petit ?

Cela dépend de l'instrument, sur Eurobucks je pense que 2p était la moyenne.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Cela dépend de l'instrument, sur Eurobucks je pense que la moyenne était de 2p.

crêpe beaucoup(

Ahahahaha, hier j'ai lu les cotations de MT5 et roboforex, bien sûr il y a un spread flottant dans l'historique. J'ai regardé et j'ai été choqué, chaque jour il saute de 1p à 20p )))) J'ai perdu la tête
 
mytarmailS #:

C'est beaucoup !

Ahahahaha, hier j'ai lu les cotations de MT5 avec Roboforex et bien sûr il y a un spread flottant dans l'historique, j'ai regardé et j'ai été choqué, chaque jour il saute de 1p à 20p )))) j'ai perdu la tête

Et la nuit, il peut y avoir jusqu'à 100 %.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Norm, start trading
C'est un velslab que vous avez ? Comment y transférez-vous les modèles ?
Au fait, oui, je le soutiens...
 
Mihail Marchukajtes #:
Au fait, oui, je suis d'accord...

J'utilise WellsLab. Mais je n'ai pas de bon connecteur pour le trading MOEX, et ici mt5 est gratuit - je peux trader immédiatement). Dans Velsa j'ai interagi avec les modèles de la manière suivante : j'ai des modèles humains sur des frameworks connus, API en Python, auxquels j'envoie une requête avec un vecteur de champs et le nom du modèle. Et l'API charge tous les modèles en RAM lors de l'initialisation. Récupère la requête, trouve le modèle, alimente les données, obtient le préfixe, renvoie le préfixe. Tout le monde est heureux. Je vais peut-être utiliser le même schéma dans mt5, d'ailleurs la moitié de la conception peut être la même, seule la partie mt5 doit être implémentée.

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