L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3127
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Je pense qu'au vu de la stratégie, nous pouvons conclure provisoirement que le marché a commencé à changer de tendance intraday.
La question est de savoir s'il y a des facteurs dans l'histoire qui apparaissent maintenant plus fréquemment, et s'ils peuvent être prédits, ou s'il y a une croissance linéaire dans le biais de probabilité.
Ou s'il s'agit d'événements totalement nouveaux (combinaisons d'indicateurs prédictifs), qui n'ont jamais été observés auparavant.
Une chose est évidente : nous avons besoin d'une méthode différente pour construire un modèle qui tienne compte de la dynamique de la situation. Nous pouvons alors tenter d'expliquer le changement de probabilité du segment quantique en raison de l'apparition/du renforcement d'autres facteurs, et essayer de prédire ces autres facteurs à l'avance. En d'autres termes, il est nécessaire de comprendre ce qui a changé et si ce changement peut être prédit, puis de prendre en compte ces changements dans le modèle final.
Qu'est-ce que nous échangeons ?
Des tendances ?
Des modèles ?
Des statistiques d'incréments à travers des garches ?
Il faut d'abord décider, puis tirer des conclusions.
C'est encore les Garchies.
Qu'est-ce qui ne va pas avec les garches ?
Il n'y a que deux options, le trend trading ne compte pas, donc c'est soit les patterns via MO, soit garchi.
Qu'est-ce que nous échangeons ?
Des tendances ?
Des modèles ?
Statistiques sur les incréments à travers le garci ?
Il faut d'abord décider, puis tirer des conclusions.
Avez-vous une question concernant la taille de l'échantillon ?
Je ne sais pas quoi répondre en substance.
Un schéma de début de tendance intraday, probablement.Je me demande de quel type de bibliothèque il s'agit.
Pour répondre à votre question : cette DLL est la mienne pour vérifier les clés d' accès de l'application réels et démo des utilisateurs de mon Expert Advisor MarketTrader. La connexion se fait vers mon nuage dans Google Cloud. La DLL est également utilisée pour l'optimisation périodique automatique. Dans les pièces jointes aux posts DEMO source (une partie du code n'est pas destinée à la publication - en particulier le code de l'auto-optimiseur).
Bonjour !
Il m'arrive de consulter des graphiques optimisés pour 10 à 20 ans. Et à certains endroits, là où il y a 3 ans, là où il y a 2 ans, là où il y a 1 an, il y a des prunes. Mais le graphique est en croissance.
Est-il possible de trouver des modèles de pics de croissance, dans lesquels le robot effectue des transactions rentables ?
J'ai remarqué une chose intéressante.
Tout le monde connaît la dérive des données. Nous avons l'habitude de ne donner des coups de pied qu'aux prédicteurs, mais j'ai décidé de voir ce qu'il advient de la stratégie elle-même au fil du temps.
Je ne comprends pas l'objet de cette expérience. L'élasticité des résultats de la stratégie dépend de la dérive des prédicteurs, non ? La stratégie dépend des prédicteurs.
Je ne comprends pas l'objet de cette expérience. L'élasticité des résultats de la stratégie dépend de la dérive des prédicteurs, non ? La stratégie dépend des prédicteurs.
Il s'agit en fait de la dérive de la cible - des changements dans ses propriétés statistiques au cours d'un intervalle de temps...
Il s'agit de la dérive de la cible, c'est-à-dire des changements dans ses propriétés statistiques au cours d'un intervalle de temps...
qui dépend de la dérive des caractéristiques
si l'on trace la courbe de dépendance par rapport à la dérive hypothético-théorique des traits (CATE chez les femmes au foyer), on obtient l'élasticité du changement des propriétés de la cible.ce qui dépend de la dérive des traits
Si vous tracez la courbe de dépendance par rapport à la dérive hypothétique des traits (CATE chez les femmes au foyer), vous obtenez l'élasticité de changement des propriétés cibles.Malheureusement, je ne comprends pas votre réponse. Que devez-vous faire exactement ? Et que signifie "dérive hyptoétique-théorique des traits" - s'agit-il de tous les traits ou de chacun d'entre eux individuellement ? Avez-vous essayé de faire cela en python ? Pour les tests A/B, nous connaissons le point de transition, mais ici, il n'y a pas de tel point - le changement est progressif.
La dérive des prédicteurs peut se manifester par un changement de la variance et un changement de la distribution de probabilité.
Par conséquent, dans le premier cas, la logique reste dans l'échantillon passé, mais la méthode de l'avidité ne peut tout simplement pas l'en extraire.
Dans le second cas, la logique des conséquences des événements décrits par les prédicteurs a changé.
Séparément, nous pouvons noter la dérive causée par le manque de normalisation des données. Dans notre cas, elle est pertinente lorsque le prix sort des fourchettes et que les prédicteurs n'en tiennent pas compte. Par exemple, mesurer quelque chose uniquement en points.