L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1883
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Il n'y aura pas de succès, on se sépare. Box et Jenkins se réjouissent
Les résultats de cette étude suggèrent que les méthodes classiques simples, comme les méthodes linéaires et le lissage exponentiel, sont plus performantes que les méthodes complexes et sophistiquées, comme les arbres de décision, les perceptrons multicouches (MLP) et les modèles de réseaux à mémoire à long terme (LSTM).
Il n'y aura pas de succès, on se sépare. Box et Jenkins se réjouissent
Les résultats de cette étude suggèrent que les méthodes classiques simples, comme les méthodes linéaires et le lissage exponentiel, sont plus performantes que les méthodes complexes et sophistiquées, comme les arbres de décision, les perceptrons multicouches (MLP) et les modèles de réseaux à mémoire à long terme (LSTM).
Un article par des imbéciles pour des imbéciles
Au fait, peut-être que les experts peuvent vous aider. Voici une question :
La tâche consiste, par exemple, à distinguer un chat d'un chien sur une photo. Quelle est la bonne façon d'apprendre ?
1. Montrer des photos de chats et de chiens uniquement, c'est-à-dire une classification binaire.
2. Apprendre séparément seulement les chats et "pas les chats" (chaos protos) + séparément aussi les chiens et "pas les chiens", c'est-à-dire deux cycles d'apprentissage et deux modèles à la sortie.
3. Faites une classification par trois - chats, chiens et chaos. C'est-à-dire qu'il y aura un seul modèle, mais la réponse est une classification de trois options.
Pour l'instant, j'ai la première option et elle est clairement de travers. Le problème est que le neuro n'apprend bien qu'une seule des variantes, qu'il ne voit conventionnellement bien que les "chats" et qu'il reconnaît mal les chiens. Par exemple, sur les backtests, les modèles sont bons pour détecter un mouvement de prix à la hausse et ignorent un mouvement à la baisse. Si l'estimation à la hausse atteint 67 %, le même modèle n'estime que 55 % à la baisse. "Up" et "down" d'un modèle à l'autre peuvent changer de place.
En général, on dit de les essayer toutes et de choisir la meilleure. Imho, 2 grilles, chacune travaillant avec sa propre tâche (chats ou chiens), plus fixer un seuil sur la sortie. Ensuite, vous devez déterminer d'une manière ou d'une autre quels sont les exemples les plus mal reconnus, ils doivent être traités ou faire l'objet d'une formation supplémentaire. A l'entrée servent les exemples qui seront utilisés dans la pratique, il ne sert à rien de montrer la maison dans la formation si elle ne sera pas dans le test. De même, les photos du stagiaire et celles du test doivent être traitées de la même manière.
A propos, je suis ouvert au partenariat s'il y a une ressource, pas nécessairement matérielle - un public pour la promotion ou une opportunité d'organiser des recherches supplémentaires sur la base de ce qui existe déjà. Il est impossible d'élever ce sujet à un bon niveau juste à la main. Vous avez besoin de véritables experts dans différents domaines.
Ajoutez le lien de votre profil vers le canal Télégramme. Ce serait intéressant de voir.
Ils disent généralement de les essayer toutes et de choisir la meilleure option. Imho, 2 grilles, chacune travaillant avec une tâche différente (chats ou chiens), plus fixer un seuil sur la sortie. Ensuite, vous devez déterminer d'une manière ou d'une autre quels sont les exemples reconnus comme étant les pires, ils doivent être traités ou une formation supplémentaire doit être dispensée. A l'entrée servent les exemples qui seront utilisés dans la pratique, il ne sert à rien de montrer la maison dans la formation si elle ne sera pas dans le test. De même, les photos sur le plateau et sur le test doivent être traitées de la même manière.
Pourquoi le prix devrait-il être considéré à travers le prisme de l'image s'il existe des coordonnées exactes. Prix et heure. Il reste à décrire le modèle qui nous intéresse. Et comme il y en a beaucoup, de manière sélective. La machine les reconnaît à 100%, même sans formation.
Ajoutez un lien vers le canal Télégramme dans votre profil. Ce sera intéressant à observer.
signaux des indicateurs en pause jusqu'à lundi, allez sur le bouton "Historique" pour voir à quoi ils ressemblent et les signaux neurologiques.
Ils disent généralement 1. Essayez-les tous et choisissez la meilleure option. Imho, 2 . 2. chacun fonctionne avec une tâche différente (chats ou chiens), plus fixer un seuil sur la sortie. Ensuite, vous devez déterminer d'une manière ou d'une autre quels sont les exemples les plus mal reconnus, ils doivent être traités ou faire l'objet d'une formation supplémentaire. A l'entrée 3. fournir les exemples qui seront utilisés dans la pratique, il est inutile de montrer la maison dans la formation, si elle ne sera pas dans le test. De même, les photos du stagiaire et celles du test doivent être traitées de la même manière.
2. J'ai essayé, ça a empiré.
3. Comment savez-vous lesquels elle utilise ? C'est une boîte noire, donc je nourris tout.
Pourquoi regarder le prix à travers le prisme d'une image quand il existe des coordonnées précises. Prix et heure. Il reste à décrire le modèle qui nous intéresse. Et comme il y en a beaucoup, de manière sélective. La machine les reconnaît à 100%, même sans formation.
La question portait sur les chats et les chiens. Et vous pouvez essayer d'enseigner le réseau pour l'analyse graphique.
Pourquoi regarder le prix à travers le prisme d'une image quand il existe des coordonnées précises. Prix et heure. Il reste à décrire le modèle qui nous intéresse. Et comme il y en a beaucoup, de manière sélective. La machine les reconnaît à 100%, même sans formation.
La question portait sur les chats et les chiens. Et vous pouvez enseigner l'analyse graphique du réseau
Vous pouvez peut-être montrer des captures d'écran au réseau, mais après l'optimisation, vous arriverez à Open, Close, High, Low...