L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2326
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À mon avis, le principal problème réside dans le choix de l'approche pour décrire le comportement des plus grands acteurs du marché - les États. Ils sont (1) très influents sur le marché, (2) leur comportement change de manière significative au fil du temps, (3) leurs objectifs d'action sur le marché se situent souvent en dehors du marché lui-même et ne nous sont pas bien connus, (4) il existe de nombreux états et ils peuvent interagir les uns avec les autres de manière très différente (pour le marché). Mathématiquement, le résultat est un système complexe, instable et ouvert.
Le problème n'est pas que l'on ne puisse pas trouver un modèle pour un tel système, mais que l'on peut en trouver trop de différents et probablement même se contredire dans les conclusions).
Le comportement fractal des joueurs à différentes échelles pourrait être utile.)
est l'autre côté de l'approche depuis le début. Les ECR en médecine pour tout et n'importe quoi ont d'ailleurs tué les techniques médicales, pas les placebos reproductibles))).
La tâche du comportement ou de la condition est de trouver un lien de causalité)
quel côté est l'approche originale
La plus évidente est que deux ou trois ondes sinusoïdales ne peuvent même pas donner une approximation correcte du prix sur une longue période. OK, vous n'êtes pas d'accord ?
Non, je ne suis pas d'accord, encore une fois, vous ne comprenez pas...
Je vois le convertisseur comme une structure complexe non linéaire, très probablement une cascade de réseaux neuronaux.
prix entrée --- convertisseur --- onde sinusoïdale.
Pour plus de clarté, j'ai montré un exemple avec une seule sinusoïde, mais il est possible d'en avoir plus. Au prix d'entrée, à la sinusoïde de sortie avec les mêmes paramètres, sauf la phase.
Si le réseau apprend à faire cela, alors il n'y a pas besoin de faire autre chose.....
J'ai une idée - un modèle de marché utilisant un réseau d'acteurs.
En gros, cela ressemble à ceci (je vais essayer de regarder le MO) :
.......
....
L'idée du modèle est bien connue, complexe, avec des objectifs de modélisation incompréhensibles.
Les enthousiastes n'ont pas encore atteint, digèrent toutes sortes de GPT-3 et d'autres trucs révolutionnaires, et peut-être que quelqu'un l'atteindra et marquera quelques lignes de développement dans ce domaine.
Personne n'interdit de croire, mais il est préférable de diluer la théorie dans la pratique.
4) calculer le bénéfice
de quel côté de l'approche initialement
Les causes (selon l'article sur les traitements) sont connues, mais les effets, ou les effets des différents traitements ne sont pas connus, et le défi consiste à trouver le meilleur traitement et à confirmer son efficacité.
Nous n'avons pas de causes connues parce qu'elles sont trop nombreuses.....
La modélisation est censée donner une sorte de corrélation entre les causes et leurs effets sur le prix. Ou vice versa, en fonction du comportement du prix, il serait possible d'identifier les causes qui influencent les acteurs et ensuite leurs actions sur le prix.
4) compter les bénéfices
mon oscilloscope préféré)))) Et quelles belles images pourraient être dessinées)
Les causes (selon l'article sur les traitements) sont connues, mais les effets, ou les effets des différents traitements ne sont pas connus, et le défi consiste à trouver le meilleur traitement et à confirmer son efficacité.
Nous n'avons pas de causes connues parce qu'elles sont trop nombreuses.....
La modélisation est censée donner une sorte de corrélation entre les causes et leurs effets sur le prix. Ou vice versa, à partir du comportement du prix, il serait possible d'identifier les causes qui affectent les acteurs, et par la suite leurs actions sur le prix.
Ah, eh bien, peut-être. Je le ferai plus tard, à mon gré.
Ah, bien, je suppose que oui. J'y jetterai un coup d'œil plus tard, à ma convenance.
Pas la tâche d'aujourd'hui. Ce sera un peu tôt).
ne voient pas d'obstacles