L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1493
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Je ne comprends pas du tout comment cela fonctionne.
Je n'ai compris ni l'un ni l'autre et j'ai vu la différence d'utilisation, alors j'ai abandonné après 2 ou 3 heures d'étude).
Moi aussi je n'ai pas compris et vu la différence d'utilisation, c'est pourquoi je l'ai abandonné après 2-3 heures d'étude)
disons que vous pourriez multiplier les valeurs de la matrice cachée par la valeur actuelle, par exemple return, et obtenir l'étiquette de classe (c'est-à-dire l'état caché). Mais ensuite, il s'avère être un simple classificateur.
et fournissent également des valeurs normalisées 0:1 à l'entrée
Je ne sais pas quelle est l'astuce :)
La méthode ressemble beaucoup à un classificateur bayésien naïf non paramétrique. Il n'y a pas de cible. Si deux états sont utilisés dans le modèle, ils font bien la distinction entre une tendance baissière et une tendance haussière (exemple EURUSD-H4). L'implémentation la plus simple de l'indicateur dans R se fait en quelques lignes (package depmixS4). Les signaux commerciaux et les résultats qu'ils génèrent correspondent parfaitement à la zone d'observation sur laquelle la simulation a été réalisée. Il est intéressant de voir comment les courbes d'état de probabilité vont évoluer sur le marché réel lorsque de nouvelles données arrivent.
La méthode ressemble beaucoup à un classificateur bayésien naïf non paramétrique. Il n'y a pas de cible. Si deux états sont utilisés dans le modèle, ils font bien la distinction entre une tendance baissière et une tendance haussière (exemple EURUSD-H4). L'implémentation la plus simple de l'indicateur dans R se fait en quelques lignes (package depmixS4). Les signaux commerciaux et les résultats qu'ils génèrent correspondent parfaitement à la zone d'observation sur laquelle la simulation a été réalisée. Il est intéressant de voir comment les courbes d'état de probabilité vont évoluer sur le marché réel lorsque de nouvelles données arrivent.
Mm-hmm, sur les nouvelles données c'est intéressant. Jusqu'à présent, nous n'avons pas trouvé de code simple et compréhensible en C, que nous puissions utiliser mql pour écrire la bibliothèque et ne pas nous embêter. Viterbi et EM de toutes sortes, habilités légères et ainsi de suite.
il serait bon comme indicateur de débogage.
comme un indicateur de panne fonctionneraitC'est vrai. Et déterminer les hauts et les bas et où fermer, nous vous aiderions à le faire de toute façon.
C'est vrai. Et nous vous aiderions à déterminer les minimums, les maximums et où fermer de toute façon.
Vous devriez étudier les mathématiques avec l'aide de Dieu, il est dangereux d'utiliser les paquets sans réfléchir.
Mais oui, c'est une simple grille bayésienne, une grille probabiliste.
Vous devriez étudier les mathématiques avec l'aide de Dieu, il est dangereux d'utiliser les paquets sans réfléchir.
mais oui, c'est une simple grille bayésienne, une grille probabiliste.
Tu peux en faire un ? Je me demande comment cela fonctionne en temps réel. Et un canal pour l'attacher à cette chose - ça prendra une seconde.
Tu peux en faire un ? Je me demande comment cela fonctionne en temps réel. Et un canal peut être attaché à cette chose - nous pouvons le faire en une seconde.
Je lis depuis des jours, je fouille dans les paquets. Je ne peux pas encore, j'ai besoin de plus de mana.
La méthode ressemble beaucoup à un classificateur bayésien naïf non paramétrique. Il n'y a pas de cible. Si deux états sont utilisés dans le modèle, ils font bien la distinction entre une tendance baissière et une tendance haussière (exemple EURUSD-H4). L'implémentation la plus simple de l'indicateur dans R se fait en quelques lignes (package depmixS4). Les signaux commerciaux et les résultats qu'ils génèrent correspondent parfaitement à la zone d'observation sur laquelle la simulation a été réalisée. Il est intéressant de voir comment les courbes d'état de probabilité évolueront sur le marché réel lorsque de nouvelles données arriveront.
Je ne sais pas pourquoi, mais votre indicateur ressemble à un MACD tronqué par un filtre passe-bande, ajoutez le MACD pour comparaison.
Les signaux de trading et les résultats qu'ils génèrent sont parfaitement cohérents avec la zone d'observation où la simulation a eu lieu.
Toute machine peut être transformée en graal par la formation. Et en général, on a beaucoup parlé du fait que peu de choses dépendent du choix de la méthode de classification/régression, ainsi que des "indicateurs" qui, soit dit en passant, peuvent aussi difficilement être appelés une MO (s'ils sont optimisés).