L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2458
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Dans l'ensemble, c'est cool. C'est vrai, j'ai parcouru le lien vers les modèles entraînés, la voiture n'était pas capable de se garer, je pensais qu'il y aurait une sacrée boîte qui se gare comme Schumacher
C'est amusant dans l'ensemble. Mais quand j'ai cliqué sur le lien vers les modèles formés, la voiture ne pouvait pas se garer, je pensais que ça allait être une sacrée boîte qui se gare comme une Schumacher.
Non, il n'a pas encore appris. J'ai gardé l'onglet pour apprendre, parfois il s'en rapproche déjà ;)
Mais l'algorithme est assez grossier, schumacher là et ne sera pas un mois.
Quelles choses ?
Ensemble d'activités visant à réaliser des bénéfices. Par exemple, les quants savent maintenant ce qu'il faut faire lorsque le marché ferme et ce que feront les participants au marché. Acheter délibérément en sachant que la foule du vendredi couvrira à n'importe quel prix et que le lundi la chute continuera, mais sans participants. Les choses habituelles que les statisticiens-programmeurs locaux connaissent très bien.
C'est amusant dans l'ensemble. Mais quand j'ai cliqué sur le lien vers les modèles entraînés, la voiture ne pouvait pas se garer, je pensais que ça allait être une sacrée boîte qui se gare comme un Schumacher.
Elle n'est pas mal, elle ne se gare pas mal du tout. On peut voir qu'elle a de mauvais freins - ce serait génial.
tous les jours, je vois des gens se garer bien plus mal))))).
Ensemble d'activités visant à générer des bénéfices. Par exemple, les quants savent désormais ce qu'il faut faire lorsque le marché ferme et ce que feront les acteurs du marché. Acheter délibérément en sachant que la foule du vendredi couvrira à tout prix et que le lundi la chute continuera, mais sans participants. Les choses habituelles que les programmeurs statistiques locaux connaissent très bien.
Si les quants et vous "savez", pourquoi n'êtes-vous pas encore milliardaires ?
Si les quants et vous "savez", pourquoi n'êtes-vous pas encore milliardaires ?
pas mal, pas mal du tout. vous pouvez voir que les freins sont mauvais - ce serait bien.
Je vois des gens qui se garent bien plus mal tous les jours. )))))
J'ai eu ce truc pendant 2 jours et demi.
Pour une raison quelconque, après la génération 9, l'erreur a augmenté de façon spectaculaire :
1st Best Car Genome, pour une raison quelconque, affiche une erreur de 1,52, même si le graphique ci-dessus a un point minimum de 0,67 :
Après être passé à un autre onglet et avoir relancé la 10ème génération, le graphique s'est corrigé et un nouveau leader est apparu immédiatement :
Mais globalement brut, bien sûr.
J'ai satisfait ma curiosité et c'est suffisant.
Mais dans l'ensemble, c'est brut, bien sûr.
Curiosité satisfaite, c'est suffisant.
Bien sûr, c'est juste un jouet, bien qu'amusant.
Je vais laisser un lien vers des exemples tirés de Machine Learning for Algorithmic Trading in Financial Markets, par Stefan Jansen.
P.S. Et, bien sûr, je continue de croire aux limites de l'apprentissage automatique pour l'AT, même si je reconnais son utilité pour l'AT.
L'apprentissage automatique dans la gestion des risques peut utiliser Matlab, Python, R.
bien que je ne l'aie pas encore codé... (pour distinguer Trend et Flat afin d'utiliser le TS approprié, bien sûr, vous pouvez compter sur ce type de feedback [pour analyser et varier MM de manière algorithmique], mais je ne veux pas payer pour l'humeur du marché et mon agitation avec les pertes, même si elles sont réduites par un algorithme et une théorie des probabilités)... Je suis toujours enclin à faire une distinction claire entre les bonnes et les mauvaises transactions en fonction des conditions du marché et de la conscience qu'en a le trader, et il n'y a aucun moyen d'en informer le robot... La seule façon d'y parvenir est d'apprendre au robot à ne pas négocier à perte (lorsque les conditions de l'offre et de la demande ont changé et que le trader n'est pas présent au terminal ou n'en est pas conscient).
Je vais laisser un lien vers des exemples tirés de Machine Learning for Algorithmic Trading in Financial Markets de Stefan Jansen.
P.S., et, bien sûr, je crois toujours aux limites de l'apprentissage automatique pour l'AT, même si j'admets son utilité pour la RM.
même si je ne l'ai pas encore codé... (pour distinguer la tendance du plat afin d'activer le TS approprié, vous pouvez bien sûr compter sur ce type de feedback [analyser et faire varier le MM de manière algorithmique], mais vous ne voulez toujours pas payer pour l'humeur du marché et votre agitation, les pertes, même si elles sont réduites à une réduction par un algorithme et une théorie des probabilités)... Je suis toujours enclin à faire une distinction claire entre les bonnes et les mauvaises transactions en fonction des conditions du marché et de la conscience qu'en a le trader, et il n'y a aucun moyen d'en informer le robot... Vous devez lui apprendre à ne pas négocier de nombreuses transactions perdantes (lorsque les conditions de l'offre et de la demande ont changé, et que le trader n'est pas présent au terminal ou qu'il n'en a pas conscience).
L'aperçu habituel des méthodes de MO, avec le préfixe du commerce.
Je les ai tous essayés, à l'exception des filets sostisy, mais cela n'a pas d'importance, l'important est qu'aucun miracle ne se produise.
Ce n'est pas le but du commerce.