L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2698

 
Maxim Kuznetsov #:

la probabilité de franchissement d'une ligne par le prix (et le déclenchement des signaux de l'indicateur) dépend de l'heure de la journée et du jour de la semaine.

Il est nécessaire d'ajouter un temps cyclique à NN et DL. La manière la plus simple est une onde sinusoïdale. Les dépendances n'étant pas linéaires, il suffit de l'élever au carré, en tenant compte du signe. Deux entrées supplémentaires sont responsables des références temporelles. Minuit/midi est différent partout, il est donc préférable de calculer et de donner la phase à l'avance. Il s'agit de la connexion du modèle avec le monde réel et son heure.

Si elles ne sont pas explicitement données, vous obtiendrez une citrouille ou l'ensemble du système essaiera de les obtenir et de les restituer par lui-même.

Le sinus et le cosinus doivent être traités comme deux fics. Sinon, 0,5 etc. se produira 2 fois par révolution, comme 2 fois identiques...
Ou vous pouvez simplement avoir le numéro du jour et le numéro de l'heure. Il n'y a pas de différence. Ils sont tout aussi bien mémorisés.
 
Maxim Kuznetsov #:

n'oubliez pas d'ajouter le temps réel...sinon vous finirez comme tout le monde :-)

à la 2 pcs : y=abs(sin(x))*sin(x) ; avec une fréquence de 1 jour et 1 semaine ; le déphasage est mieux calculé à l'avance

car les probabilités d'indicateurs et de franchissement de ligne en dépendent.

il s'agissait d'ailleurs de nuisibles, détestés ici Fourier :-)

Mauvaise manière, il vaut mieux utiliser le codage de Van Hot ou les fonctions radiales, et cela ne donne pas grand chose quand ce signe est un parmi d'autres.

Il n'ajoute ni n'enlève rien.

Du moins, c'est ainsi que cela a fonctionné pour moi.

et ce parce que tout signe oscillant fluctue différemment à différents moments en raison de l'hétéroscédasticité (volatilité), c'est pourquoi ils sont déjà pris en compte.

https://developer.nvidia.com/blog/three-approaches-to-encoding-time-information-as-features-for-ml-models/

Three Approaches to Encoding Time Information as Features for ML Models | NVIDIA Technical Blog
Three Approaches to Encoding Time Information as Features for ML Models | NVIDIA Technical Blog
  • Eryk Lewinson
  • developer.nvidia.com
Imagine you have just started a new data science project. The goal is to build a model predicting Y, the target variable. You have already received some data from the stakeholders/data engineers, did a thorough EDA, and selected some variables you believe are relevant for the problem at hand. Then you finally built your first model. The score...
 
elibrarius #:
Le sinus et le cosinus doivent être fournis sous la forme de 2 fics. Sinon, 0,5 et dr se produiront 2 fois par révolution, comme 2 fois identiques...
Ou vous pouvez simplement avoir le numéro du jour et le numéro de l'heure. Il n'y a pas de différence. Ils se mémorisent aussi bien l'un que l'autre.

Le numéro du jour/numéro de l'heure n'est pas bon non plus - il y aura périodiquement un grand "trou" de 23-0.

ensuite, pour éviter les répétitions, ajouter un autre signe comme "avant/après midi" (le signe de la dérivée de l'onde sinusoïdale) et laisser sin^2 chronométrer le temps (et en même temps mettre à l'échelle les signaux).

Ou comme le conseille l'homonyme. A mon avis, c'est excessif.

(les cycles sont une fakapy sur les grands TF, mais sur les petits jours/semaines ils sont juste là, ils ne peuvent pas être jetés et non pris en compte, ils sont "porteurs").

 
mytarmailS #:
0) oui, je le suis...)

1) Je n'ai pas encore déployé l'ensemble,
1) il y a des problèmes avec la malédiction de la dimensionnalité et l'explosion combinatoire, mais cela peut être résolu en théorie, en faveur de la précision....
2. Il y a un problème avec le fait que l'algorithme de recherche est lent, beaucoup de choses doivent être écrites en C ou C++, et je ne sais pas comment le faire.
3. Même un algorithme optimisé ne sera pas en mesure de rechercher des motifs dans un grand nombre de données, nous devons rechercher des motifs localement.....
Mais en général, si ça ne marche pas, rien ne marche...

2) Oui.


D'ailleurs, vous pouvez remplacer le mot "événement" par le mot "règle".


Il n'y a pas de précision sur les marchés.

Il n'y a que des probabilités avec des erreurs).

 
Maxim Kuznetsov #:

Le nombre de jours et le nombre d'heures ne sont pas bons non plus - périodiquement, il y aura un grand "trou" 23-0

ensuite, pour éviter les répétitions, ajouter un autre signe comme "avant/après midi" (le signe de la dérivée de l'onde sinusoïdale) et laisser sin^2 pour chronométrer le temps (et en même temps mettre à l'échelle les signaux).

Ou comme le conseille l'homonyme. A mon avis, c'est excessif.

(les cycles sont une fakapy sur les grands TF, mais sur les petits jours/semaines ils sont juste là, ils ne peuvent pas être jetés et non pris en compte, ils sont "porteurs").

Avec le carré du sinus, vous obtiendrez 4 fois par tour 0,5.
 
elibrarius #:
Avec le carré du sinus, on obtient 4 fois 0,5 par tour.

voir ci-dessus (tout), j'ai dit "en tenant compte du signe" - sin(x)*abs(sin(x)).

 
Maxim Kuznetsov #:

voir ci-dessus (tous), j'ai dit "en tenant compte du signe" - sin(x)*abs(sin(x))

"C'est une fonctionnalité intéressante).

Dessinez un graphique de votre invention.
 
Uladzimir Izerski #:

Il n'y a pas de précision sur les marchés.

Il n'y a que des probabilités avec une marge d'erreur).

Vous ne comprenez pas de quoi je parle...

1. il y a des problèmes avec la malédiction de la dimensionnalité et l'explosion combinatoire, mais c'est soluble en théorie, en faveur de la précision ...

lisez ce que sont la malédiction de la dimensionnalité et l'explosion combinatoire, le wiki vous aidera...

Le problème est résoluble en faveur de la précision. - Cela signifie que vous pouvez traiter les problèmes susmentionnés, mais que la précision en souffrira, c'est-à-dire qu'il s'agira d'une approximation de la solution, et non d'une solution.

Pour simplifier encore les choses, disons que vous avez 10 000 caractéristiques à examiner, qu'il faut beaucoup de temps pour trouver des modèles pour chacune d'entre elles et qu'il y a beaucoup de combinaisons(malédiction de la dimensionnalité ).

Vous pouvez réduire la dimensionnalité de ces 10 000 caractéristiques à 2-5 caractéristiques, avec une perte de précision, mais vous pouvez vous en accommoder.

J'espère que vous avez compris de quel type de précision nous parlons ?

 
elibrarius #:

caractéristique "géniale")

Dessinez un graphique de votre invention.

et quoi ? c'est comme ça... si tu n'utilises pas NN, DL, c'est comme ça que ça se négocie.

Voyez-vous quelque chose de familier ?

 
Maxim Kuznetsov #:

Et quoi ? C'est ainsi et ainsi en fait... si vous n'entrez pas dans le NN, DL, c'est à cela qu'il est échangé.

Vous voyez quelque chose de familier ?

Je vois quelque chose de familier, déjà 3-4 fois dans vos posts.
2 fois à 0,5 par tour.))))))