L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2845
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Expliquez-moi, comment puis-je optimiser les paramètres pour une espérance de variance nulle ?
Par exemple, il est possible d'utiliser l'optimiseur mt5, et d'optimiser l'algorithme de trading par le profit, ajustant ainsi les paramètres à la variance.
Mais cela nécessite de prescrire l'exécution des trades, afin que l'optimiseur mt5 commence à fonctionner.
Et comment puis-je optimiser non pas par le profit ? Mais par le critère de dispersion.
Mettez-moi sur la voie.
J'ai lu votre bataille sur l'optimisation des paramètres, et je vois qu'il y a des gens qui savent le faire.
Expliquez-moi, comment puis-je optimiser les paramètres pour une espérance de variance nulle ?
Par exemple, il est possible d'utiliser l'optimiseur mt5, et d'optimiser l'algorithme de trading par le profit, ajustant ainsi les paramètres à la variance.
Mais cela nécessite de prescrire l'exécution des trades, afin que l'optimiseur mt5 commence à fonctionner.
Et comment puis-je optimiser non pas par le profit ? Mais par le critère de la variance.
Vous indique la bonne direction.
Utilisez la fonction OnTester(), créez n'importe quel critère d'optimisation qui vous intéresse et exécutez l'optimisation par critère personnalisé dans le testeur. Ou alors j'ai mal compris votre question.
Utilisez la fonction OnTester(), créez n'importe quel critère d'optimisation qui vous intéresse et exécutez l'optimisation par critère personnalisé dans le testeur. Ou alors j'ai mal compris votre question.
Oui, je pense que vous avez bien compris.
Je ne comprends pas, la documentation indique que
OnTester() est appelée dans les Expert Advisors lorsque l'événementTester se produit afin d 'effectuer les actions nécessaires à la fin du test.
Ainsi, pendant toute la durée du test, nous n'obtenons qu'une seule variante d'optimisation ? Et une seule valeur ?
D'après ce que j'ai compris de la documentation, OnTester() ne renvoie qu'une seule valeur de type double.
Et s'il y a plus de paramètres optimisés, par exemple deux, OnTester() n'est pas un outil de test. Dans ce cas, OnTester() n'est pas adapté à la résolution de ce problème ?
Et s'il y a plus de paramètres à optimiser, par exemple deux. Dans ce cas, OnTester() n'est pas adapté à la résolution de cette tâche ?
En savoir plus sur les cadres.
Oui, vous avez probablement bien compris.
Je ne comprends pas, la documentation indique que
OnTester() est appelé dans les Expert Advisors lorsque l'événementTester se produit pour effectuer les actions nécessaires après la fin du test.
Ainsi, pendant toute la durée du test, nous n'obtenons qu'une seule variante d'optimisation ? Et une seule valeur ?
D'après ce que j'ai compris de la documentation, OnTester() ne renvoie qu'une seule valeur de type double.
Et s'il y a plus de paramètres optimisés, par exemple deux, OnTester() n'est pas un outil de test. Dans ce cas, OnTester() n'est pas adapté à la résolution de ce problème ?
Il existe un article sur la façon de créer un testeur de stratégie personnalisé basé sur OnTester(), mais vous devez d'abord décider à quoi ressemblera votre optimisation à deux critères. Vous pouvez mélanger deux critères en un seul avec des poids donnés, ou vous pouvez essayer de construire une surface de Pareto.
Lire sur les cadres.
Il y a un article sur la façon de créer un testeur de stratégie personnalisé basé sur OnTester(), mais vous devez d'abord décider à quoi ressemblera votre optimisation à deux critères. Vous pouvez mélanger deux critères en un seul avec des poids donnés, ou vous pouvez essayer de construire une surface de Pareto.
Je comprends un peu dans quelle direction je dois aller. Je vous remercie.
En parlant d'oiseaux.
Il n'y a pas de formules avec le signe de l'égalité sur les marchés financiers, c'est-à-dire
aucune formule
y = x
Par laquelle, si x = 2, alors y = 2.
Il s'agit d'un raisonnement déterministe.
Il existe des formules :
y ~ x
selon lesquelles, si x = 2, alors y = 2 dans le canal d'un certain intervalle de confiance. Mais pour les marchés non stationnaires, il n'y a même pas d'intervalle de confiance, car la dispersion est une variable, et même pas une variable, mais quelque chose d'autre.
Il s'agit d'un raisonnement stochastique.
Maxim Vladimirovich, que pensez-vous du clustering quantique ?
https://github.com/enniogit/Quantum_K-means
Je n'ai pas vu la différence et les avantages à première vue.
Et je ne sais pas comment utiliser les résultats par la suite. J'ai essayé d'ajouter des clusters au balisage des étiquettes, mais cela n'a fait aucune différence.
Lors de la classification, nous divisons en classes en tenant déjà compte des prévisions, mais nous regroupons toujours au moment présent. C'est pourquoi nous devons vérifier la prévisibilité de ces regroupements, notamment en recherchant des caractéristiques. En général, c'est un casse-tête.
l'aide n'indique pas clairement comment le critère complexe est calculé :
L'option "Maximum du critère complexe" est également disponible. Il s'agit d'un indicateur intégral et complet de la qualité de la réussite d'un test. Il prend en compte plusieurs paramètres à la fois :
Ce critère permet de comprendre que la valeur maximale d'un paramètre (par exemple, le profit) n'est pas toujours la meilleure option du point de vue de l'analyse complexe. Il permet de sélectionner les meilleurs passages étape par étape : d'abord par le nombre de trades, puis à partir de cet échantillon par l'espérance de rentabilité mat, puis par le facteur de récupération et ainsi de suite. Ainsi, grâce à l'optimisation, vous obtenez les meilleurs passages pour tous les paramètres, et vous pouvez ensuite choisir des passages spécifiques, par exemple ceux qui génèrent les bénéfices les plus élevés.
Bien qu'il s'agisse d'un critère intégral, je pense qu'il est très efficace. Dans de nombreux cas, il est utile. Il serait bon que les développeurs expliquent ce critère (comment il est calculé exactement) et, de préférence, qu'ils affichent les explications dans l'aide.
l'aide n'indique pas clairement comment le critère complexe est calculé