L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2626
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L'importance des signes dans la fenêtre mobile (indicateurs et prix)
À un moment donné, l'indicateur peut être important à 10% et à un autre moment, il peut être important à 0,05%, telle est la vérité de la vie).
Si vous pensez que ça résout tout, vous devriez en être fier.
C'est à ça que ressemblent les quatre signes de l'iris de Fisher.
Ou si vous faites un zoom sur la fenêtre coulissante.
L'importance des signes dans la fenêtre mobile (indicateurs et prix)
À un moment donné, l'indicateur peut être important à 10% et à un autre moment, il peut être important à 0,05%, telle est la vérité de la vie).
Si vous pensez que ça résout tout, vous devriez en être fier.
C'est à ça que ressemblent les quatre signes de l'iris de Fisher.
Ou si vous agrandissez la fenêtre coulissante.
Il est clair que les iris (et les problèmes similaires) ont un schéma stable. Tous ceux qui les ont expérimentés ont déjà compris que tout "flotte" entre guillemets.
Je me demande comment la signification des indicateurs est différente à chaque point du graphique. Elle est déterminée pour l'ensemble du modèle construit sur toutes les lignes de formation en une seule fois. Ou bien vous avez des modèles 5000 là-bas ?
Et en général, expliquez vos graphiques, ce qu'ils contiennent et comment ils ont été construits.
Le fait que les iris (et les problèmes similaires) ont un modèle stable est déjà clair. Et le fait que tout "flotte" dans les guillemets est également clair pour tous ceux qui ont fait l'expérience.
Je me demande comment la signification des indicateurs est différente à chaque point du graphique. Elle est déterminée pour l'ensemble du modèle construit sur toutes les lignes de formation en une seule fois. Ou bien vous avez des modèles 5000 là-bas ?
Et en général, expliquez vos graphiques, ce qu'ils contiennent et comment ils ont été construits.
Il existe de nombreuses façons de déterminer l'informativité d'un trait, et pour certaines, il n'est pas nécessaire d'entraîner un modèle. J'ai utilisé fselector. h ttps://www.r-bloggers.com/2016/06/venn-diagram-comparison-of-boruta-fselectorrcpp-and-glmnet-algorithms/
J'ai suivi une formation en ligne sur les fenêtres, si vous les prenez toutes ensemble sans filtrer par temps, les performances sont médiocres. Je n'ai pas pensé à le faire avec le filtrage à l'époque. Il y a un exemple de ce type de robot dans mon article sur l'entropie.
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Qu'est-ce que c'est ?
Eh bien, il y a toutes sortes de réseaux de récurrence, il y en avait un ici
tout droit à travers le modèle et chercher où il se comporte dans un modèle il y a un modèle :)Vous devriez aller directement au modèle et chercher un motif, où il se comporte comme si c'était un motif :)
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Si c'est très simple : l'enseigner, le tester sur un test, identifier les périodes où il a coulé et a fonctionné, tirer des conclusions/essayer de filtrer, identifier un modèle.
Oui, en principe c'est possible, même mieux, dans cet ordre vous pouvez faire sur la machine
ou ne pas verser))
Pour moi, il n'est pas nécessaire de faire des modèles compliqués, une règle simple suffit, sinon on ne peut pas appeler ça un modèle.
Je veux toujours faire mieux)))
Il existe de nombreuses façons de déterminer l'informativité des caractéristiques, dont certaines ne nécessitent pas l'entraînement d'un modèle. J'ai utilisé fselector. h ttps://www.r-bloggers.com/2016/06/venn-diagram-comparison-of-boruta-fselectorrcpp-and-glmnet-algorithms/
Les méthodes rapides ne coïncident pas avec le benchmark. Ils ne correspondent pas non plus l'un à l'autre. Le fselector est encore plus rapide, je pense qu'il ne correspondra à rien non plus.