L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3144

 
mytarmailS #:
J'ai récemment procédé à une micro-analyse des signaux.

Le résultat est que 99,9 % des signaux publiés ne vivent pas plus d'un an ou deux.

Un signal publié est donc un indicateur

Un signal publié n'est pas anodin.

Un homme pourrait être assis là, tapotant ses mains sur les boutons.

Il n'est plus en activité depuis plus de deux ans. N'est-ce pas une longue période ?

P.Z.

Essayez de comprendre, en lisant plus lentement, ce que vous avez écrit ci-dessus ?

Y a-t-il au moins une affirmation correcte ?

 
Lorarica #:

Un signal publié, c'est tout à fait ce genre de concept.

Il aurait pu s'agir d'un homme assis là, tapant des mains sur les boutons.

Il est hors service depuis plus de deux ans. N'est-ce pas une longue période ?

P.Z.

Essayez de comprendre en lisant plus lentement ce que vous avez écrit ci-dessus ?

Y a-t-il au moins une affirmation correcte ?

n'a pas lu attentivement

 

Quand comprendrez-vous qu'il faut une formation pour travailler sur le marché.

Et pas n'importe quelle formation.

P.Z.

Comme vous l'avez ici, tout est compliqué.

Par exemple, qui va lire 31400 messages ?

Prenez-les, coupez-les, résumez-les.

Vous avez des gens intelligents qui s'y connaissent en apprentissage automatique, n'est-ce pas ?

Qu'est-ce qui ne va pas avec mes conseils ?

Tous mes vœux de réussite, rien que pour vous.

P.Z.

 
mytarmailS #:

n'a pas lu attentivement

ne nourrissez pas les trolls - sinon ils inonderont complètement le fil de discussion

 
Lorarica #:

Perdon.

Branche âgée de 7 ans, 31400 posts, où est le résultat ?

Et que se passe-t-il si l'on supprime 30000 messages s'il n'y a rien dedans ?

Ou y a-t-il quelque chose ? Qui sait ?

P.Z.

Banan/Anan=1.23

Il s'agit d'un fil de discussion. Le thème de la communication est MO. Ici, les gens communiquent, partagent leurs impressions et parfois des résultats intermédiaires.

Personne ne l'a obligée à construire progressivement un conseiller en trading qui fonctionne. Vous pouvez donc facilement être catalogué comme apporteur d'informations, soyez prudent.

 
СанСаныч Фоменко #:

Lisez les textes en chinois, puis racontez les informations qu'ils contiennent.

Oui, je reçois mal les textes chinois. C'est ce que j'ai écrit. Mais cela ne signifie pas qu'il n'y a pas d'informations dans un texte chinois particulier, car vous pouvez introduire un convertisseur d'informations supplémentaire - un traducteur du chinois vers le russe - et il deviendra alors clair s'il y a des informations dans un texte chinois donné ou s'il s'agit simplement d'un ensemble aléatoire de caractères.

 

En ce qui concerne la stabilité (c) SanSanych. Si vous ajoutez le temps à un ensemble d'attributs, vous pouvez comparer son importance avec d'autres. Si un trait est plus important que le temps, il est stable. Cela a peut-être un sens)

Par exemple, si l'on construit un arbre décisif, il ne faut le faire que jusqu'à la première division temporelle. Si l'arbre s'avère vide, tous les signes sont mauvais. Cette approche (pour le cas des arbres) peut être justifiée par la similitude des algorithmes de recherche de points de séparation avec la détection des points de changement d'une série temporelle. Dans les deux cas, on cherche généralement à diviser un échantillon unique en deux sous-échantillons maximalement différents.

 
Je m'excuse abondamment, mais pourquoi les fiches ne peuvent-elles pas simplement être testées par le modèle sur de nouvelles données dans un tel cas ?) La stabilité est la stabilité en Afrique.

Elle a exactement la même perte logarithmique orthodoxe à la fenêtre que l'information mutuelle ou d'autres mesures similaires.

Et en termes d'efficacité, ce sera à peu près la même chose, l'infini multiplié par l'infini, puisque 2 séries aléatoires sont comparées.

(с)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Je m'excuse de façon exagérée, mais pourquoi ne pouvez-vous pas simplement vérifier les puces à travers le modèle sur de nouvelles données dans ce cas ?) la stabilité est la stabilité.
.

Elle a exactement la même perte logarithmique orthodoxe sur sa fenêtre que l'information mutuelle ou d'autres mesures similaires.

Et en termes d'efficacité, ce sera à peu près la même chose, l'infini multiplié par l'infini, puisque 2 séries aléatoires sont comparées.

(с)

C'est difficile à dire. Selon moi, une grande fenêtre, plusieurs fois plus grande que d'habitude, est prise pour l'analyse. Nous construisons ensuite un arbre de décision sur cette fenêtre, en ajoutant le temps comme caractéristique. Si tout commence par des divisions temporelles, nous qualifions les autres signes de mauvais, d'instables. Même si ces signes fonctionnent soudainement bien sur des fenêtres plus petites, il y aura toujours de l'instabilité, parce que les dépendances sur les différentes fenêtres seront très différentes.

 
Aleksey Nikolayev #:

C'est difficile à dire. Selon l'IMHO, une grande fenêtre, plusieurs fois plus grande que d'habitude, est prise pour l'analyse. Nous construisons ensuite un arbre de décision sur cette fenêtre, en ajoutant le temps comme caractéristique. Si tout commence par des divisions temporelles, nous qualifions les autres signes de mauvais, d'instables. Même si ces signes sur des fenêtres plus petites fonctionnent soudainement bien, il y aura toujours de l'instabilité, parce que les dépendances sur les différentes fenêtres seront très différentes.

Je comprends cela, vous pouvez aussi regarder la forêt causale. D'ailleurs, je ne l'ai pas étudiée, mais si quelqu'un la trouve, il serait intéressant de lire des expériences à ce sujet.
Je ne comprends pas l'approche de Sanych :) il regarde l'erreur RMS. Ou la valeur efficace dans une fenêtre coulissante.