L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2916
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Il est parti de lui-même.
Son pseudo est noirci, comme lorsqu'il a été banni, et n'est pas remplacé par [Deleted].
Le sujet est donc épuisé, il n'y a rien de nouveau depuis longtemps, pas de réflexions, pas d'articles.
Je pense que le problème ne vient pas des personnes, les gens ici sont très avancés, mais de la politique de MQ .Ils ont décidé que les choses allaient se régler d'elles-mêmes - tout ce qu'ils ont à faire, c'est de fournir des outils et de ne pas intervenir, et les choses iront d'elles-mêmes...
Mais ce n'est pas le cas. Si des solutions voient le jour, personne ne les partagera par simple enthousiasme, il n'y a pas d'imbéciles.
MQ essaie clairement de répéter le succès des indicateurs, lorsqu'il suffisait de créer des conditions et que les gens fabriquaient 3000 indicateurs. Cela ne fonctionnera pas dans le domaine de la MO, le niveau de développement est très différent et le coût des solutions opérationnelles est incomparable avec celui des indicateurs.
MQ devra investir de l'argent dans ce domaine et prendre le développement en main. Ils doivent publier leur solution et l'intégrer dans MT5, il n'y a pas d'autre moyen. C'est cher et risqué, mais MO viendra au trading d'une manière ou d'une autre.
Microsoft a investi dans OpenAI en 2018, pendant que Google gonflait ses joues et créait des outils pour les gens (TensorFlow). Maintenant, ils pissent l'eau bouillante et réfléchissent à la façon de sauver leur activité de recherche de ChatGPT. Pour une raison ou une autre, ChatGPT n'est pas né gratuitement sur les forums ))).
Et il ne bougera pas.
Par exemple, j'étudie des modèles avec différents algorithmes de MO.
Et différents algorithmes ont différentes structures du modèle final dans le code.
Par exemple, dans la régression non linéaire, l'enregistrement de la formule fait 900 caractères.
Et dans le GBoosting, le code du modèle final atteint 15 000 lignes ! Il est difficile d'imaginer le nombre de caractères que cela représente.
Le problème du logiciel, à savoir la fenêtre Formula de Synthetic Tool, ne permet donc pas de saisir un grand nombre de caractères.
Dans la fenêtre Formula de Synthetic Tool, la longueur de saisie est limitée par un très petit nombre de caractères.
La manière d'étudier et de tester les modèles de MO exprimés au moyen d'une formule n'est pas claire. Comment cela va-t-il se passer ?
L'outil semble exister, mais il limite le développement. À partir de là, il n'y a pas de productivité du travail dans la vérification des modèles.
Et il faut fouiller dans des centaines de modèles. Et chaque modèle doit former un code dans un script, ce qui est très improductif en raison de l'importance de l'environnement associé,
pour ensuite simplement jeter ce code, si le modèle n'est pas réussi.
A également suggéré aux développeurs d'introduire pour l' outil synthétique Formulas, des fonctions utilisateur.
Il serait possible de transformer n'importe quel type de modèle en une fonction personnalisée et de l'utiliser dans l'outil synthétique Formules.
Cela résoudrait le problème de la longueur du modèle et de sa structure sous forme de code.
Mais les développeurs ont répondu qu'ils ne prévoyaient pas de modifier les symboles personnalisés.
Comment cela fonctionnera-t-il ?
S'il existe de telles limitations pour une recherche professionnelle productive.
Son pseudo est noirci comme lorsqu'il est banni, il n'est pas remplacé par [Deleted].
Je me souviens qu'il avait fait une déclaration de ce genre ici, dans le même esprit, et que les modérateurs l'avaient effacée. Je ne pense pas que cela fasse encore un mois.
Et il ne s'exécute pas.
Par exemple, j'étudie des modèles avec différents algorithmes de MO.
Et la structure du modèle final dans le code est différente pour les différents algorithmes.
Par exemple, dans la régression non linéaire, l'enregistrement de la formule fait 900 caractères.
Et dans GBoosting, le code du modèle final atteint 15 000 lignes ! Il est difficile d'imaginer le nombre de caractères que cela représente.
Le problème du logiciel, à savoir la fenêtre Formula de Synthetic Tool, ne permet donc pas d'entrer un grand nombre de caractères.
Dans la fenêtre Formula de Synthetic Tool, la longueur d'entrée est limitée par un très petit nombre de caractères.
On ne sait pas très bien comment étudier et tester les modèles de MO exprimés à l'aide d'une formule. Comment cela va-t-il fonctionner ?
L'outil semble exister, mais il limite le développement. À partir de là, il n'y a pas de productivité du travail dans la vérification des modèles.
Et il faut fouiller dans des centaines de modèles. Et pour chaque modèle, il faut créer un code dans le script, ce qui est très improductif en raison de l'importance de l'environnement associé,
. Il suffit ensuite de jeter ce code si le modèle ne fonctionne pas.
Les développeurs ont également suggéré d'introduire des fonctions utilisateur dans l' outil de synthèse Formulas.
Il était possible de transformer n'importe quel type de modèle en une fonction personnalisée et de l'utiliser dans la formule de l'outil synthétique.
Cela résout le problème de la longueur du modèle et de sa structure sous forme de code.
Mais les développeurs ont répondu qu'ils ne prévoyaient pas de modifier les symboles personnalisés.
Comment cela fonctionnera-t-il ?
S'il existe de telles limitations pour une recherche professionnelle productive.
De quels algorithmes, modèles et langage de programmation parlez-vous ?
De quels algorithmes, modèles et langage de programmation parlez-vous ?
Les algorithmes sont courants : différents types de régression/classification. Ou le GBoosting, les arbres RandomForest.
Ces algorithmes construisent différents modèles structurels.
Si nous prenons les modèles de régression, la structure du modèle n'est pas si grande et ressemble à une formule linéaire avec des opérations mathématiques.
Mais elle ne rentre pas dans la fenêtre Formule de l'outil synthétique, à cause de la limitation des symboles d'entrée dans la fenêtre. En raison de la limitation des symboles d'entrée dans la fenêtre.
Et si nous prenons des modèles sur des arbres, alors le modèle est déjà obtenu sur des constructions de commutateurs. Une construction de commutateur est un arbre.
Et plus le modèle utilise d'arbres, plus il contient de constructions de commutateur.
Ainsi, le code du modèle pour cet algorithme peut atteindre des dizaines de milliers de lignes de code.
Et pour être productif dans la vérification de centaines de modèles de n'importe quel algorithme, sans les décrire par un script MQL5, avec l'environnement de code MQL5
, il a été suggéré aux développeurs d'introduire des fonctions utilisateur dans la fenêtre Formula de l'outil synthétique.
Malheureusement, ils ne l'ont pas entendu. Ou plutôt, ils l'ont entendue, mais ont fait référence au fait qu'ils n'ont pas l'intention d'apporter des changements à la formule de l'outil synthétique .
Et peut-être qu'un jour, dans le futur, ils prendront en compte la proposition. Ce dont je doute.
Et les modèles doivent être vérifiés maintenant, nous devons donc faire passer tout l'environnement de code MQL5 par le script MQL5.
Ce qui ralentit considérablement la productivité de la vérification des modèles dans MT5.
Qu'entendez-vous par "productivité de la vérification" ?
Il est beaucoup plus rapide d'envelopper le code du modèle dans une fonction personnalisée et de l'enregistrer dans un fichier ou une fenêtre spécialisée,
et d'entrer une formule d'outil synthétique utilisant la fonction personnalisée créée avec le modèle, et de la vérifier rapidement,
en tenant compte de l'auto-synchronisation des différents outils si nécessaire , que de décrire ce modèle avec un pipelining MQL5 verbeux dans le code du script.
C et MQL5.
Les algorithmes sont courants : différents types de régression/classification. Ou GBoosting, arbres RandomForest.
Ces algorithmes construisent différents modèles structurels.
Si nous prenons des modèles de régression, la structure du modèle n'est pas si grande et ressemble à une formule linéaire avec des opérations mathématiques.
Mais elle ne rentre pas dans la fenêtre Formula de l'outil synthétique. En raison de la limitation des symboles d'entrée dans la fenêtre.
Et si nous prenons des modèles sur des arbres, alors le modèle est déjà obtenu sur des constructions de commutateurs. Une construction de commutateur est un arbre.
Et plus le modèle utilise d'arbres, plus il contient de constructions de commutateur.
Ainsi, le code du modèle pour cet algorithme peut atteindre des dizaines de milliers de lignes de code.
Et pour être productif dans la vérification de centaines de modèles de n'importe quel algorithme, sans les décrire par un script MQL5, avec l'environnement de code MQL5
, il a été suggéré aux développeurs d'introduire des fonctions utilisateur dans la fenêtre Formula de l'outil synthétique.
Malheureusement, ils ne l'ont pas entendu. Ou plutôt, ils l'ont entendue, mais ont fait référence au fait qu'ils n'ont pas l'intention d'apporter des changements à la formule de l'outil synthétique .
Et peut-être qu'un jour, dans le futur, ils prendront en compte la proposition. Ce dont je doute.
Et les modèles doivent être vérifiés maintenant, nous devons donc faire passer tout l'environnement de code MQL5 par le script MQL5.
Ce qui ralentit considérablement la productivité de la vérification des modèles dans MT5.
Qu'entendez-vous par "productivité de la vérification" ?
Il est beaucoup plus rapide d'envelopper le code du modèle dans une fonction personnalisée et de l'enregistrer dans un fichier ou une fenêtre spécialisée,
et d'entrer une formule d'outil synthétique utilisant la fonction personnalisée créée avec le modèle, et de la vérifier rapidement,
en tenant compte de l'auto-synchronisation des différents outils si nécessaire , que de décrire ce modèle avec un pipelining MQL5 verbeux dans le code du script.
C et MQL5.
N'est-ce pas généré par un chat bot ? Très similaire. Sans vouloir vous offenser.
Le moment du prix a trois dimensions : la valeur du prix, le temps et le volume.
Le volume est un élément du prix ?
Le moment du prix a trois dimensions : la valeur du prix, le temps et le volume.
Le volume est-il un élément du prix ?
Ne s'agit-il pas d'un chat bot généré ? On dirait bien. Sans vouloir vous offenser.
Vous avez posé des questions sur les algorithmes afin de pouvoir douter plus tard qu'il ne s'agit pas d'un chat bot ?
Une réponse détaillée a été donnée afin qu'il n'y ait pas d'autres questions.
Apparemment, le chat bot a fait du bon travail et il n'y a plus de questions)).
Le volume est le nombre de contrats conclus à un prix ou une fourchette de prix donné(e).
J'ai compris, je ne suis pas un imbécile :)