L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2409
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Observation intéressante (étrange que personne n'y ait même pensé)
Si vous entraînez un modèle dans une petite fenêtre de 100 sur des prix non normalisés tels quels, alors le modèle prédit très bien les nouvelles données si elles sont dans la même fourchette que sur un plateau....
Le modèle prend en compte les prix passés, c'est-à-dire les niveaux...
c'est-à-dire que le modèle saisit non seulement le modèle et le prix cible, mais aussi le prix du modèle et le compare au prix actuel.
dans l'image du haut, les 100 premiers prix (bleu) sont une trace, puis un test...
en bas le schéma de sortie dans la probabilité d'acheter
Voici à quoi ressemble l'image si le prix d'essai n'est pas dans la fourchette du plateau
Il serait très intéressant de développer des signes sur ce thème mais il est difficile de travailler avec des prix absolus.
Très intéressant, honnêtement.
Observation intéressante (étrange que personne n'y ait même pensé)
Si vous entraînez le modèle dans une petite fenêtre de 100 sur des prix non normalisés tels quels, alors le modèle prédit très bien les nouvelles données si elles sont dans la même fourchette que sur un plateau....
Le modèle prend en compte les prix passés, c'est-à-dire les niveaux...
c'est-à-dire que le modèle saisit non seulement le modèle et le prix cible, mais aussi le prix du modèle et le compare au prix actuel.
dans l'image du haut, les 100 premiers prix (bleu) sont une trace, puis un test...
en bas le schéma de sortie dans la probabilité d'acheter
Voici à quoi ressemble l'image si le prix d'essai n'est pas dans la fourchette du plateau
Il serait très intéressant de développer des signes sur ce thème mais il est difficile de travailler avec des prix absolus.
Très intéressant, pour être honnête.
Vous pourriez soustraire la moyenne mobile et normaliser par la volatilité. Ensuite, vous obtenez une série stationnaire.
Vous pouvez soustraire la moyenne mobile et normaliser par la volatilité. Ensuite, vous obtenez une série stationnaire.
Observation intéressante (étrange que personne n'y ait même pensé)
Si vous entraînez un modèle dans une petite fenêtre de 100 sur des prix non normalisés tels quels, alors le modèle prédit très bien les nouvelles données si elles sont dans la même fourchette que sur un plateau....
Le modèle prend en compte les prix passés, c'est-à-dire les niveaux...
c'est-à-dire que le modèle saisit non seulement le modèle et le prix cible, mais aussi le prix du modèle et le compare au prix actuel.
dans l'image du haut, les 100 premiers prix (bleu) sont une trace, puis un test...
en bas le schéma de sortie dans la probabilité d'acheter
Voici à quoi ressemble l'image si le prix d'essai n'est pas dans la fourchette du plateau
Il serait très intéressant de développer des signes sur ce thème mais il est difficile de travailler avec des prix absolus.
Très intéressant, honnêtement
J'ai écrit il y a longtemps, à partir de mes propres observations, que la normalisation est un mal. La question est de savoir comment la minimiser. Parce que dans les marchés tendanciels, il sera toujours hors de la fourchette et nous devrons de toute façon normaliser les caractéristiques.
Utiliser une distribution générale (en supposant que prix == SB) plutôt qu'une distribution d'échantillon d'une caractéristique pour la normalisation ?
Utiliser une distribution générale (en supposant que le prix == SB) plutôt qu'une distribution d'échantillon pour la normalisation ?
Je suis tout à fait favorable à des approches innovantes.)
Je suis tout à fait favorable à des approches innovantes.)
faire tourner la toupie.
comme tu me l'as dit,
vous savez de qui je parle ?
Un juif sanguinaire.faire tourner la toupie.
comme il me l'a dit,
tu sais de qui tu parles ?
Tu ne peux pas être crispé, maintenant mais plus tard.J'ai écrit il y a longtemps, à partir de mes propres observations, que la normalisation est un mal. La question est de savoir comment la minimiser. Parce que dans les marchés de tendance, il y aura toujours des écarts et nous devons toujours normaliser les caractéristiques.
Nous pouvons regrouper (ou d'une manière plus simple diviser) les prix en fourchettes, chaque fourchette peut être représentée comme une série stationnaire, nous pouvons alors normaliser aussi, et nous nous souviendrons des prix passés...
juste comme une idée...
Nous pourrions regrouper (ou, de manière plus simple, diviser) les prix en fourchettes, chaque fourchette pourrait être représentée comme une série stationnaire, nous pourrions alors également normaliser, et nous nous souviendrions des prix passés...
juste comme une idée...