L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2742
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Je crois avoir vu quelques indices d'une application d'analyse de survie.
Je ne l'ai pas fait moi-même, mais j'ai déjà posé une question similaire. Cette approche me semble prometteuse, mais elle relève d'un domaine complètement différent.
Il indique classDist {caret}, c'est-à-dire qu'il spécifie une fonction particulière qui fait partie du PACKAGE caret
Si j'ai bien compris, vous ne connaissez pas R. Dans ce cas, pourquoi perdez-vous votre temps sur ce fil de discussion et sur le MO en général ?
Sans la maîtrise de R, la discussion sur la MO n'a pas de sens.
J'ai gardé le silence sur l'entropie uniquement parce que l'entropie croisée est une fonction de perte standard pour les modèles de classification.... La MO n'est pas seulement mise en œuvre dans R ! (connaître une bibliothèque et ne pas connaître la nature des entités sur lesquelles elle opère - vous avancez sans comprendre la direction de votre mouvement).
Je vous pose une question encore plus difficile : pourquoi vous dissociez-vous catégoriquement des statistiques lorsque vous parlez de"théorie de l'information" ?.. alors qu'elle a été créée exactement comme une "théorie de l'information".
Le domaine se situe à l'intersection des mathématiques , des statistiques , de l' informatique , de la physique , de la neurobiologie , de l'ingénierie de l'information et de l' ingénierie électrique.
Une fois de plus, ce porte-parole obtus appelle tout le monde à la vérité, mais n'a pas encore décidé laquelle
.
Ne lisez pas le post provocateur de l'utilisateur JeeyCi (son post #27409 est une provocation et une demande de "continuer le banquet").
Hier, j'ai supprimé plusieurs posts avec des jurons et des grossièretés avec des attaques personnelles, guidé par ceci - j'ai supprimé les posts de JeeyCi .
Forum sur le trading, les systèmes de trading automatisés et les tests de stratégies de trading.
L'apprentissage automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et algo-trading
MetaQuotes, 2022.08.31 15:14
La poursuite des personnalités conduira à des interdictions hebdomadaires.
J'ai fait deux avertissements dans le fil de discussion, ils ont été ignorés, et ensuite j'ai supprimé plusieurs messages avec des jurons.
Le seul message littéraire (qui était lisible) était votre message - celui-ci (qui a tout déclenché hier) :
Forum sur le trading, les systèmes de trading automatisés et les tests de stratégies de trading
...
Maxim Dmitrievsky, 2022.09.10 12:15
Il existe une sélection basée sur un modèle, une sélection agnostique et une sélection mixte. Si vous prenez agnostique, il s'agit de la corrélation et de l'information mutuelle (basée sur l'entropie). Cette dernière diffère de la première par sa capacité à capturer les dépendances non linéaires, sinon c'est la même chose. Dans ce cas, il est difficile, voire impossible, de parler d'une quelconque relation entre la caractéristique et la cible. Il s'agit simplement d'une corrélation. Mais il est utile de se débarrasser des caractéristiques non informatives.Oui, il m'arrive de supprimer des gros mots, surtout s'ils durent une demi-journée et deux pages de texte par exemple (comme hier).
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Ce fil est très populaire (il est même lu sur le forum anglophone et est considéré comme le fil clé sur ce sujet).
Alors s'il vous plaît - moins de jurons.
Si vous analysez les TS des traders plus ou moins performants, vous constaterez qu'ils négocient tous des niveaux.
Je n'ai pas vu un seul trader à succès qui négocie à l'aide d'indicateurs.
Un niveau est un point d'entrée clair et compréhensible avec un stop clair....
Si vous pouvez trader avec un risque faible, vous n'avez besoin de rien d'autre, un risque faible par transaction/une entrée précise est la chose la plus importante !
Avec l'aide de la MO, vous pouvez rechercher des niveaux de PD/SP, ces entrées précises, ce n'est pas trivial, ce n'est pas simple, vous ne pouvez pas lire cela dans des blogs sur la MO, ici vous devez utiliser votre propre tête....
Voici un exemple sur un échantillon généré aléatoirement de 5 traits et 1 cible binaire
sélecteur forrest et fiche
La file d'attente des tâches a été un peu déchargée - il est devenu possible d'exécuter le script. Je l'exécute et j'obtiens une erreur.
Si j'ai bien compris, le programme veut une ancienne version de R 4.0 ?
J'ai cherché une ancienne version et je ne l'ai pas trouvée. Une terrible incompatibilité est évidemment répugnante.
La file d'attente des tâches a été un peu déchargée - il est devenu possible d'exécuter le script. Je l'exécute et j'obtiens une erreur.
Est-ce que je comprends bien que le programme veut l'ancienne version R 4.0 ?
J'ai R-3.6.3.
J'écris ceci sur l'ancienne R-3.6.3 pour mes propres raisons, donc c'est mon problème...
Je ne pouvais pas imaginer que le paquet serait retiré de la tap....
Je comprends bien que le programme veut l'ancienne version de R 4.0 ?
correctement
Eh bien, en général, j'ai cherché l'ancienne version et je ne l'ai pas trouvée. Une terrible incompatibilité est bien sûr répugnante.
Ecoutez, peut-être que vous ne pouvez pas vous lancer dans le commerce, avec une telle smikalka ? ?? ))
Avec la compatibilité, tout va bien, python, par exemple, ne fait qu'envier une telle compatibilité....
Voir aussi
https://stackoverflow.com/questions/62541885/package-randomforest-is-not-available-for-r-version-4-0-2
Essayez-le sur la version actuelle
Pour résumer la théorie de Sanych (puisqu'il n'a pas lui-même réussi à la formaliser correctement et à donner des exemples) :
Avec tout le respect que je vous dois, il ne s'agit pas d'un résumé (ni d'un condensé, ni d'une synthèse). Il est rempli d'attitudes personnelles et d'attaques non fondées.
On pourrait penser que quelqu'un aurait une théorie valable selon laquelle "un modèle entraîné devrait fonctionner sur de nouvelles données" :-) et validée... oui.
avec tout le respect que je vous dois, mais il ne s'agit pas d'un résumé (ni d'un condensé, ni d'une synthèse). Il s'agit d'une attitude personnelle et d'attaques non fondées.
On pourrait penser que quelqu'un aurait une théorie valide où "un modèle entraîné devrait fonctionner sur de nouvelles données" :-) et validée...ouais.
Il n'y a pas assez de puissance pour atteindre le niveau EA. Mais le résultat de l'erreur d'ajustement du modèle : de 8% à 22% est une erreur d'ajustement qui diffère peu dans la section d'ajustement et hors de l'échantillon.