L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3054
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L'OOS est d'environ 75000 pts / 500 donnes = 140 pts par donne. C'est très bien, vous pouvez mettre cela dans une transaction.
Combien de mois/années sur le graphique ?
la relation entre les attributs est tout aussi susceptible d'être hors de portée. Il s'agit exactement de la même abstraction.
J'ai pris spécifiquement l'OOS lorsque le marché a changé. La formation portait sur le marché en baisse et l'OOS sur le marché en hausse.
la relation entre les attributs est tout aussi susceptible d'être hors de portée. Il s'agit exactement de la même abstraction.
Mais ce n'est pas la question, mais l'approche proposée, qui a un certain sens.
Je continue à attendre des idées normales du forum sur la façon d'améliorer une telle chose, parce que ma tête a rarement des idées fraîches jusqu'à ce que je lise quelques livres de plus sur les statistiques et l'IO.
J'ai spécifiquement pris l'OOS lorsque le marché a changé. L'étude portait sur un marché en baisse et l'OOS sur un marché en hausse.
Combien de modèles ont été formés avant que vous n'obteniez celui-ci ?
Rassemblez les modèles qui ont réussi en groupes et ré-entraînez-les sur leurs signaux - il y aura plus de transactions.
Combien de modèles ont été formés avant d'obtenir celui-ci ?
Rassemblez ces modèles réussis en groupes et entraînez-les à nouveau en fonction de leurs signaux - vous obtiendrez davantage de contrats.
10 à 20 modèles pour éliminer les erreurs, puis le modèle final.
10-20 pour éliminer les erreurs, puis la finale
Vérifiez sur toutes les paires de devises disponibles, si le résultat est à peu près le même, alors la stratégie est fiable.
Vérifiez sur toutes les paires de devises disponibles, si le résultat est à peu près le même, alors la stratégie est fiable.
Vous avez besoin de signes unifiés pour une telle stratégie.
Comme il a été dit plus haut, les dispersions et les fourchettes sont généralement différentes.
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 algorithme de trading
Maxim Dmitrievsky, 2023.05.02 13:11
Et si nous présentons la tâche de recherche de règles d'une manière un peu différente :
1. trouver de tels trains et tester où se trouve le meilleur test. Il n'est pas nécessaire de prendre toute la série, on peut limiter ces sections par année et il n'est pas nécessaire qu'elles se suivent. Il suffit de deux segments aléatoires de l'histoire pour le train et le test. Si un bon test est trouvé après un surtest et un apprentissage, ajoutez alors tous les autres exemples au modèle et marquez-les comme "à ne pas négocier".
2. Vous pouvez également former de nombreux modèles (disons 100), obtenir leurs prédictions et les comparer aux étiquettes originales. Rassemblez toutes les erreurs en un seul endroit et classez-les en fonction de leur répétitivité. Marquez les erreurs les plus récurrentes comme "ne pas négocier". Entraînez ensuite le modèle final. Il est également possible de ne collecter que les bonnes prédictions et de marquer les autres comme "ne pas négocier".
10-20 pour éliminer les erreurs, puis la finale
Est-ce que je me souviens bien que votre stratégie est une stratégie de renversement, c'est-à-dire qu'elle consiste à clôturer à l'apparition d'un nouveau signal ? Tout le monde a des approches différentes - je m'y perds.
S'agit-il d'approches intuitives ou d'une vision des tendances du marché ?
Au niveau matstat, je suppose. Si, en moyenne, plusieurs modèles se trompent en prédisant la même chose sur de nouvelles données (sur un sous-échantillon de validation), il s'agit alors d'un phénomène imprévisible et il est préférable de ne pas le négocier
Un moment précis et les valeurs correspondantes des signes/signaux peuvent être considérés comme "identiques".