L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2963
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La seule option que je vois est de l'optimiser en dehors de la formation, sur le test, et de former le MO sur la formation. Cela a quand même un certain sens pour ce qui est de tirer quelque chose de commun de différentes périodes historiques
Il y a beaucoup de place pour l'imagination dans la façon d'utiliser les FF, il est dommage qu'il n'y ait pas de recette unique et correcte pour la préparation des FF, bien qu'il y ait quelques recommandations.
Par exemple, l'optimisation de l'équilibre. Le TS a montré 90% de profit dans un seul trade, et le reste des cent trades est à peu près nul. est-ce un bon FF ? peut-être qu'il est bon, mais pas pour cette stratégie. et peut-être que la stratégie est si mauvaise puisqu'il y a de telles variantes de résultats dans l'optimisation.
Ainsi, le FF doit prendre en compte tout ce qui est requis du modèle et le problème est réduit à la maximisation de l'optimum global. et une autre conclusion s'ensuit - le modèle et le FF ne peuvent pas être seuls, un bon modèle peut être gâché par un FF inadapté et vice versa. bien que cela n'ait aucun sens de parler du FF séparément du modèle en général.
Ce qui est curieux, c'est que cela a été dit il y a quelques mois dans ce fil de discussion, dans des dialogues auxquels j'ai participé)) ici, beaucoup ont soutenu que les ff max/min ne devraient en aucun cas être))))
comme vous réglez le ff, le bateau naviguera....
Vous n'avez toujours pas compris : il ne s'agit pas du tout d'optimisation - c'est un outil pour créer un enseignant pour l'apprentissage.
Il n'y a que quelques problèmes dans le MEO et le premier est un bon enseignant.
Et la qualité de l'enseignant n'est PAS déterminée par la qualité du FF et n'est pas déterminée par la qualité de l'optimisation - nous avons parlé plus tôt d'optimum local/global. Dans l'exemple, nous n'avons pas pris la peine de prendre le premier algorithme et de l'utiliser de front, ce qui est tout à fait juste.
La qualité de l'enseignant est déterminée par la capacité à sélectionner des prédicteurs qui ne perdront pas leur pouvoir prédictif à l'avenir. Mais pour déterminer cette propriété de l'enseignant, le FF n'est pas du tout utilisé.
Vous n'avez toujours pas compris : il ne s'agit pas du tout d'optimisation - c'est un outil qui permet de créer un enseignant pour l'apprentissage. Il n'y a que quelques problèmes dans le MEO, et le premier est un enseignant intelligent.
Non, vous n'avez toujours pas compris. Sans optimisation, il ne peut y avoir de MdE en principe. Sans optimisation, rien ne peut exister du tout. rien du tout.
Qu'est-ce qu'un "professeur intelligent" ? Où sont les critères de conformité à ce professeur intelligent ? Vous allez évaluer la conformité du modèle au professeur. L'évaluation de la conformité est le FF, comment ne comprenez-vous pas les choses élémentaires ? Le FF est le critère d'évaluation.
Le FF est le critère d'évaluation. L'optimisation consiste à maximiser le critère d'évaluation.Non. Vous ne comprenez pas, vous ne comprenez pas. Sans optimisation, il ne peut y avoir de MO sans optimisation. sans optimisation, rien ne peut exister du tout. rien du tout.
Qu'est-ce qu'un "professeur intelligent" ? Où sont les critères de conformité à ce professeur intelligent ? Vous allez évaluer la conformité du modèle au professeur. L'évaluation de la conformité, c'est le FF, comment pouvez-vous ne pas comprendre des choses élémentaires.
Le FF est le critère d'évaluation. L'optimisation consiste à maximiser le critère d'évaluation.Pendant que vous écriviez, je l'ai complété.
J'ajoute.
L'utilisation de l'optimisation lors de la création d'un enseignant est une chose, elle est externe au modèle.
L'utilisation de l'optimisation lors de la recherche des paramètres du modèle en est une autre, elle est intégrée dans le modèle lui-même, il existe des modèles pour lesquels vous pouvez choisir l'option d'optimisation.
L'évaluation de l'utilisation du modèle de classification est le troisième point et il n'y a pas d'odeur d'optimisation ici. Il existe son propre système d'évaluation des erreurs de classification.
Par exemple, la matrice d'erreur
Plus significatif
Comme vous n'avez rien compris, vous ne comprenez toujours pas : il ne s'agit pas du tout d'optimisation en soi - c'est un outil pour créer un enseignant pour l'apprentissage.
Il n'y a que quelques problèmes dans le MEO, et le premier est un enseignant intelligent.
Et la qualité de l'enseignant n'est PAS déterminée par la qualité du FF et n'est pas déterminée par la qualité de l'optimisation - nous avons parlé plus tôt d'optimum local/global. Dans l'exemple, nous n'avons pas pris la peine d'utiliser le premier algorithme que nous avons trouvé et nous l'avons utilisé de front, ce qui est tout à fait correct.
La qualité d'un enseignant est déterminée par sa capacité à sélectionner des prédicteurs qui ne perdront pas leur pouvoir prédictif à l'avenir. Mais lorsqu'il s'agit de déterminer cette propriété d'un enseignant, FF n'est pas du tout utilisé.
Il s'agit en quelque sorte d'une bifurcation. Le sujet de discussion s'est tourné vers l'apprentissage par renforcement, et il est peut-être judicieux d'utiliser toutes les approches à partir de là. Dans le domaine du commerce, il s'est avéré jusqu'à présent qu'il n'y avait rien à faire. Il s'agit soit d'une formation avec un professeur à l'aide d'exemples prêts à l'emploi, soit de rhinocéros croisés inconnus de ceci et de cela. Soit on croise des rhinocéros inconnus de ceci et de cela, mais il n'y a même pas d'appareil théorique pour cela :)
Voici https://www.mql5.com/ru/code/903 également il y a 11 ans. Et le graphique est plus joli que celui demytarmailS dans son exemple.
Mais je ne pense pas que ce soit le vôtre. Où est le vôtre ?
Voici https://www.mql5.com/ru/code/903, qui date également d'il y a 11 ans. Et le graphique est plus joli que celui de mytarmailS dans son exemple.
Mais il ne ressemble pas au vôtre. Où est le vôtre ?
Voici https://www.mql5.com/ru/code/903, qui date également d'il y a 11 ans. Et le graphique est plus joli que celui demytarmailS dans son exemple.