L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2634
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Un peu plus de quasi-philosophie. Le compromis entre le biais et la variance limitera toujours la complexité du modèle. Par conséquent, on ne peut jamais être sûr que le modèle fonctionnera bien sur l'ensemble des prédicteurs. Il s'agit donc de déterminer un sous-ensemble fonctionnel de ce modèle. Si je comprends bien, c'est exactement ce que Maxim a écrit récemment (à propos de deux modèles). C'est tout à fait conforme à la vieille idée selon laquelle "il ne faut pas essayer d'être sur le marché tout le temps".
Il serait bon d'essayer de combiner tout cela en un seul modèle. Par exemple, cette idée (Aleksey Vyazmikin en avait une légèrement similaire) : décomposer chaque prédicteur en segments, ce qui donne une décomposition de l'ensemble des prédicteurs en cubes multidimensionnels. Ensuite, parmi tous ces cubes, nous choisissons un ensemble de cubes appropriés. Avec une grande dimensionnalité, ce problème sera combinatoirement insoluble, mais nous pouvons, par analogie avec la forêt aléatoire, choisir au hasard des ensembles de prédicteurs de faible dimension. La segmentation initiale pour chaque prédicteur peut être effectuée en divisant l'équité (lorsque les transactions ne sont pas triées par temps, mais par un prédicteur donné) en morceaux monotones.
Complétez le tout par une validation croisée (forward) et d'autres trucs) Il se peut même que ce ne soit pas tout à fait une absurdité) Eh bien, ou quelque chose de similaire a été fait auparavant.
https://habr.com/ru/company/ods/blog/544208/
Article utile.
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Chapeau. Un méli-mélo de tests statistiques différents
En tant que sujet de réflexion/compréhension, que
Corrélation != Causalité
1-4.
Et faites quand même vos propres tests. Et ainsi l'article est pratiquement de la publicité)
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1-4.
Et faites quand même vos propres tests. Et ainsi l'article est pratiquement de la publicité)
Je me demande s'il est possible de rechercher des modèles dans des données synthétiques. Je m'explique : à partir d'un petit échantillon de 100-200 observations, tirer de leur distribution un grand nombre de données synthétiques et y chercher déjà quelques séquences complexes, etc.
Logiquement, non.
Pourquoi ?
logiquement :-)
PS/ trop peu de données et ils sont castrés à l'ohlc ou des métriques séparées complètement
PPS/ mais si vous prenez régulièrement de tels échantillons, c'est une autre histoire. Regardez/recherchez - voici un groupe de modèles, qu'ont-ils en commun ? Ici, la taille de chaque fragment ne peut pas être grande et leur nombre total. Parce que le modèle principal que vous avez indiqué en formant un ensemble de