L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 3253
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Comment cela se passe-t-il ?
https://www.mql5.com/ru/docs/constants/chartconstants/enum_timeframes
Identifiant
Description de l'identifiant
PERIOD_CURRENT
Période en cours
PERIOD_M1
1 minute
PERIOD_M2
2 minutes
PERIOD_M3
3 minutes
PERIOD_M4
4 minutes
PERIOD_M5
5 minutes
PERIOD_M6
6 minutes
PERIOD_M10
10 minutes
PERIOD_M12
12 minutes
PERIOD_M15
15 minutes
PERIOD_M20
20 minutes
PERIOD_M30
30 minutes
PERIOD_H1
1 heure
PERIOD_H2
2 heures
PERIOD_H3
3 heures
PERIOD_H4
4 heures
PERIOD_H6
6 heures
PERIOD_H8
8 heures
PERIOD_H12
12 heures
PERIOD_D1
1 jour
PERIOD_W1
1 semaine
PERIOD_MN1
1 mois
https://www.mql5.com/ru/docs/constants/chartconstants/enum_timeframes
Je ne pourrai pas le faire si tôt, plus près du soir, ou l'autre jour.
Débordement de mémoire sur des petites TF. La mémoire déborde avec 16 osu et un fichier d'échange (swap sur un mac) de 30gig. Il y a une matrice de corrélation de 50k par 50k, par exemple.
Une matrice de 16 g deviendra une matrice de 4 g.
.
Et tous les calculs sont effectués dans la mémoire vive - vous devez en ajouter. La mémoire est peu coûteuse de nos jours.
Pratiquez-vous la quantification ? L'objectif principal de la quantification est de réduire la taille des données. Un float de 4 octets devient un uchar ou un char de 1 octet.
Une matrice de 16 g deviendra une matrice de 4 g.
.
Tous les calculs sont effectués dans la mémoire vive - il faut en ajouter. La mémoire est peu coûteuse de nos jours.
Je ne sais pas comment calculer la corrélation
Il n'est pas si facile d'ajouter de la mémoire à un macbook). C'est encore extrêmement inefficace pour les séries temporelles, il faut que je le refasse d'une manière ou d'une autre
D'autant plus que je vais descendre une autre TF et avoir besoin de 5 fois plus de ressources.
Est-ce qu'il sera efficace de calculer par SQL ?
Je ne sais pas comment calculer la corrélation par la suite
Il n'est pas facile d'ajouter de la mémoire à un macbook ) C'est encore très inefficace pour les séries temporelles, j'ai besoin de le refaire d'une manière ou d'une autre
D'autant plus que je vais descendre à un TF inférieur et avoir besoin de 5 fois plus de ressources.Il existe une fonction de calcul de double corrélation dans alglib. Je pense qu'il suffit de changer toutes les variables en char/uchar et tout fonctionnera. Il y a des dizaines d'autres fonctions utilisées qui ont besoin d'être refaites aussi. Et de CMatrixDouble, passez aux tableaux dynamiques ou à autre chose.
//| INPUT PARAMETERS: |
//| X - array[N,M], sample matrix: |
//| * J-th column corresponds to J-th variable |
//| * I-th row corresponds to I-th observation |
//| N - N>=0, number of observations: |
//| * if given, only leading N rows of X are used |
//| * if not given, automatically determined from input |
//| size |
//| M - M>0, number of variables: |
//| * if given, only leading M columns of X are used |
//| * if not given, automatically determined from input |
//| size |
//| OUTPUT PARAMETERS: |
//| C - array[M,M], correlation matrix (zero if N=0 or N=1) |
//+------------------------------------------------------------------+
static bool CBaseStat::PearsonCorrM(const CMatrixDouble &cx,const int n,
const int m,CMatrixDouble &c)
Et si vous avez un programme fait maison, vous devrez aussi faire de la quantification, si vous n'avez pas un paquetage prêt à l'emploi qui le fait.
serait-il efficace de lire SQL ?
Débordement de mémoire sur des petites TF. La mémoire déborde avec 16 osu et un fichier d'échange (swap sur un mac) de 30gig. Il y a une matrice de corrélation de 50k par 50k, par exemple.
Pourquoi avez-vous besoin d'une matrice de corrélation ?
Il y a un modèle, il y a un tableau d'historique avec lequel comparer le modèle, quel est le problème ?
Pourquoi avez-vous besoin d'une matrice de corrélation ?
Il y a un modèle, il y a un tableau de l'histoire avec lequel comparer le modèle, quel est le problème ?
Il n'y a pas de modèle, les modèles sont recherchés par la matrice de corrélation.