L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2622

 
Replikant_mih #:

C'est une bonne idée, seulement je pense que c'est important ici :

- Pour accumuler beaucoup de statistiques.

- Pour qu'une personne échange une seule chose (un seul système).

- Que la personne reste objective et procède à des échanges systématiques.


Dans ce cas, je pense que l'on obtiendra une bonne majoration et qu'il est donc possible d'en tirer un bénéfice normal.

Il est préférable de demander/comment obtenir)) l'historique des transactions à la bourse et de l'analyser).

 
BillionerClub #:
Et si on échangeait et donnait à ML ce qui est bon et ce qui est mauvais ?
Il vaut mieux simuler cela sur n'importe quelle donnée et se rendre compte que cela semble seulement tentant.
 
mytarmailS #:
Il est préférable de le simuler sur n'importe quelle donnée et de comprendre que cela semble seulement tentant.

Nous convergeons sur un point. Le NS est en train d'apprendre de l'histoire. Le taux d'apprentissage est assez élevé. Les inconvénients sont que la taille de la base n'est pas suffisante pour accumuler des motifs sur une année. Les résultats précédents sont brouillés. Il est possible de le faire sur de grandes échelles de temps et à une faible fréquence de transactions pendant la formation. Mais une grande période de temps implique une plus grande réduction - aucun TS ne garantit un succès à 100%. L'une des tâches consiste à utiliser autant que possible les mouvements du marché. Sortie - sur le graphique, le conseiller expert en mode travail avec chargement périodique de la base et dans le testeur de stratégie, en même temps, le conseiller expert en mode formation améliore constamment la base. Quel désordre nous avons ici...

 
Dmytryi Voitukhov #:

L'une des tâches consiste à utiliser autant que possible les mouvements du marché. Sortie - sur le graphique, le conseiller expert en mode travail avec téléchargement périodique de la base, et dans le testeur, en même temps, le conseiller expert en mode formation améliore constamment la base. Quel désordre nous avons ici...

Je l'ai relu plus attentivement. Fondamentalement, tout est correct, mais la neuronique est une impasse pour plusieurs raisons
 
mytarmailS #:
Je l'ai relu plus attentivement. En gros, tout est vrai, mais la neuronique est une impasse pour plusieurs raisons

Exactement. Je suis coincé avec l'un d'eux. L'idée est que la précision de la prédiction est filtrée par le seuil de probabilité sur la couche de sortie, mais alors la fréquence des échanges diminue beaucoup et la réactivité à la situation se détériore. Le filtrage sur les couches cachées a peu d'effet sur les résultats. J'utilise l'arrêt et la prise égaux fixes pour l'objectivité lors de la formation. En mode Travail, l'arrêt est tiré après le seuil de rentabilité, en partant d'une certaine distance, le seuil de convergence est remis à 0 afin de traiter toutes les images. La valeur du stop est une moyenne des mouvements entre 0 et 10, ..., 50 et 61 barres. Cette valeur est approximativement la même que celle qui a été optimisée. Peut-être faut-il appliquer autre chose ici ? Le zigzag n'a fait qu'aggraver le tableau. Quels types de blocages avez-vous rencontrés et quelles solutions proposez-vous ?

 
Dmytryi Voitukhov #:

Exactement. Je suis coincé avec l'un d'eux. L'idée est que la précision de la prédiction est filtrée par le seuil de probabilité sur la couche de sortie, mais alors la fréquence des échanges diminue beaucoup et la réactivité à la situation se détériore. Le filtrage sur les couches cachées a peu d'effet sur les résultats. J'utilise l'arrêt et la prise égaux fixes pour l'objectivité lors de la formation. En mode Travail - le stop est tiré après le Breakeven, en partant d'une certaine distance, le seuil de convergence est remis à 0 afin de traiter toutes les images. La valeur du stop est une moyenne des mouvements entre 0 et 10, ..., 50 et 61 barres. Cette valeur est approximativement la même que celle qui a été optimisée. Peut-être faut-il appliquer autre chose ici ? Le zigzag n'a fait qu'aggraver le tableau. Quels blocages avez-vous rencontrés et quelles solutions proposez-vous ?

Arrêt fixe, prise, fenêtre coulissante, tableau de données à l'entrée, tout cela ne fonctionne pas pour les données très peu stationnaires pour des raisons évidentes.

Conceptuellement, les "règles asociatives" sont bonnes pour le marché. mais la mise en œuvre doit être différente.
 
Maxim Dmitrievsky #:

n'est pas une étiquette multiple, la signification est différente. Exclure les mauvais signaux de manière itérative, laisser ceux qui sont bien prédits par le modèle principal dans la pile globale, et le second modèle apprend à séparer le mauvais du bon, à interdire ou à autoriser le commerce du premier...

le 2ème modèle n'est peut-être pas nécessaire ici non plus ? - Validation croisée et recherche sur grille pour la sélection de modèles ...(dans Keras)

mais peut-être que la matrice de confusion répondra à votre 2ème question (but du 2ème modèle de votre idée)...

.. . ou

... Je doute juste que vous ayez besoin du 2ème modèle ... imho

Cross Validation and Grid Search for Model Selection in Python
  • stackabuse.com
A typical machine learning process involves training different models on the dataset and selecting the one with best performance. However, evaluating the perfo...
 
mytarmailS #:
Arrêt fixe, prise, fenêtre coulissante, tableau de données à l'entrée, tout cela ne fonctionne pas pour des données très peu stationnaires.

à la fin de la journée, le trader veut gagner de l'argent grâce au bruit... Les éventuelles fluctuations cycliques ne peuvent intéresser l'investisseur qu'à long terme, - et PAS sans une compréhension des interrelations financières, pas de simples statistiques... imho, la modélisation du bruit est plus intéressante (pour un trader), mais plus risquée (pour son métier)... - l'habituel équilibre risque-profitabilité

p.s.

sauf que filtrer le bruit (travail) du bruit (non-travail) est un véritable défi(c'est-à-dire séparer la pollution sonore du bruit)... J'ai vu un article quelque part disant que je devrais chercher un rapport Signal/Bruit>2 (pour le bruit de travail) - cela ressemble à un oscillateur commun qui est enroulé sur la composante tendance du modèle TS... tout est trivial (comme on l'apprend aux débutants - 1 indicateur de tendance, 1 oscillateur), - et au sein d'un tel point de référence commun on peut mettre n'importe quelles préférences aux informations et aux calculs auxquels un trader est plus enclin à faire confiance - juste ici nous voyons un champ pour le subjectivisme dans TS ... imho ... Et cette trivialité ne devrait être numérisée dans le modèle TS que pour qu'un robot puisse trader, et non pour rester devant le terminal pendant des jours

Временные ряды-Введение
  • www.machinelearningmastery.ru
  • www.machinelearningmastery.ru
Статьи, вопросы и ответы на тему: машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
 
JeeyCi #:

Vous n'avez même pas besoin d'un deuxième modèle ici, n'est-ce pas ? - Validation croisée et recherche par grille pour la sélection de modèles ...

mais peut-être que la matrice de confusion répondra à votre 2ème question (le but du 2ème modèle de votre idée)...

.. . ou

... Je doute juste que vous ayez besoin du 2ème modèle ... imho

Donc la dame pense qu'on ne sait pas ce qu'est le crossover ? )) Un millier de facepalms...

Et l'"article" est juste un chef-d'œuvre ))))

1) pour la forêt aléatoire, vous n'avez pas besoin de faire de validation croisée car la construction de la règle elle-même le fait parce qu'elle est aléatoire...

2) pour la forêt aléatoire, il n'est pas nécessaire de normaliser les traits, le bois fonctionne avec des traits bruts.

C'est en dessous du fond.
 
mytarmailS #:

1) il n'est pas nécessaire de faire une validation croisée pour Random Forest

Ce n'est pas vous qui avez demandé une réponse, vous ne savez toujours pas lire... (( - votre capacité à analyser ce que vous lisez est depuis longtemps remise en question par moi, ou plutôt son absence, ainsi que votre analyse de votre trading et de son automatisation (vous ne mélangez même pas les mots, vous vous trompez dans le contexte).

p.s.

l'analyse des tendances n'est rien sans une analyse préalable des dépendances... l'analyse des séries temporelles est la dernière chose à faire en statistique après les autres analyses... -- vous ne pouvez pas être satisfait que vos séries temporelles ne sont pas stationnaires sans chercher des dépendances... - se contenter de répondre et de ricaner (en pensant probablement que vous vous amusez ?) -- ne pas prendre la peine de répondre à une question rhétorique