L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2806
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Essayez de marquer les achats et les ventes, en sélectionnant un modèle plus équilibré par le nombre d'entrées, puis divisez l'échantillon en deux et créez chacun deux modèles distincts.
Dans ce cas, les signaux seront de toute façon moyennés.
Tout est logique, les transactions à contre-tendance sont généralement inefficaces sur les marchés en tendance, à quelques exceptions près pour les scalpeurs.
Je viens de vous montrer que vous pouvez mieux comprendre le fonctionnement du modèle.
Ah, eh bien, les indicateurs standards et leurs dérivés principalement ?
J'ai d'abord utilisé mon expérience du trading, ma vision de l'interaction des prix avec les différents indicateurs, les niveaux de prix et d'autres modèles - quelque chose de confirmé et quelque chose qui ne l'est pas. Cela dit, je me plains davantage du modèle, qui rejette des événements fiables mais rares.....
J'étais auparavant sceptique à l'égard des oscillateurs, mais des expériences récentes ont montré qu'ils ont des signaux stables, par exemple le MACD.
Les signaux seront alors moyennés de toute façon.
En général, tout est logique, les trades à contre-tendance sont généralement inefficaces sur les marchés en crack, à quelques exceptions près pour les scalpeurs.
Je viens de vous montrer qu'il est possible de mieux comprendre le fonctionnement du modèle.
En moyenne, il y aura 3 modèles - on détermine lequel des deux modèles utiliser.
Avez-vous obtenu la même rentabilité à l'achat et à la vente ?
Oui, vous avez bien montré que l'efficacité du modèle dépend des données, bien sûr.
En moyenne, il y a trois modèles - on détermine lequel des deux modèles doit être utilisé.
Avez-vous la même rentabilité pour l'achat et la vente ?
Oui, il a été correctement démontré que l'efficacité du modèle dépend des données, bien sûr.
Je n'ai pas encore regardé les statistiques sur les transactions.
3 modèles, c'est intéressant d'ailleurs, je n'en ai que 2 pour l'instant... c'est logique.
Plusieurs messages ont été publiés ci-dessus sur le fait qu'il ne faut pas nécessairement supprimer les prédicteurs corrélés.
Je ne peux pas accepter la justification selon laquelle l'algorithme du modèle est robuste aux prédicteurs corrélés.
Oui, l'algorithme est robuste s'il y a quelques prédicteurs corrélés dans un ensemble de cent prédicteurs.
Mais que se passe-t-il si tous les prédicteurs sont corrélés ? Que se passe-t-il si la plupart sont corrélés ? Où est la limite ?
Supprimer les prédicteurs corrélés revient à révéler la qualité de l'ensemble des prédicteurs, et les caractéristiques de l'algorithme d'un modèle particulier en ce qui concerne la corrélation n'ont aucune importance. Avant de modéliser, il suffit de connaître le modèle stricto sensu sur un prédicteur ou sur cent. Il est nécessaire de connaître le nombre de prédicteurs sur lesquels le modèle est construit.
J'ai commencé votre script, et il y a quelques moments qui empêchent son fonctionnement ultérieur :
1. Une virgule au lieu d'un point
2. les dernières colonnes sont perdues.
Pouvez-vous y remédier ?
J'ai exécuté votre script et il présente quelques problèmes qui empêchent son utilisation ultérieure :
1. Une virgule au lieu d'un point
2. les dernières colonnes sont perdues.
Pouvez-vous y remédier ?
Pouvez-vous être plus précis ?
Pouvez-vous être plus précis ?
Voici la partie droite de l'échantillon sous forme de tableau
Voici le tableau des résultats du script au même endroit
Comme vous pouvez le constater, il n'y a aucune colonne d'information, y compris les colonnes cibles.
Et ces colonnes se trouvent au tout début du fichier, comme il s'est avéré
En ce qui concerne la virgule au lieu du point comme séparateur de nombres, j'ai fait une erreur ou je l'ai corrigée.
Votre script fonctionne depuis plus d'un jour et n'a pas encore créé un seul fichier sur la base des résultats du screening. Je ne sais pas, il est peut-être temps de l'éteindre ?
Pouvez-vous être plus précis ?
Je l'ai échangée et elle semblait bien fonctionner.