L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2690
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Que voulez-vous dire par "pas sérieux" ? Les réseaux neuronaux à trois étages, bien sûr, mais il n'est pas sérieux non plus de les utiliser pour les séries temporelles. Les modèles simples formés sont facilement transférables
Bien sûr, il faut être plus précis. Pour des modèles simples comme la régression logistique, les modèles en bois, etc. c'est probablement possible. Mais je parle de modèles sérieux pour les TC et les données tabulaires. Ces deux domaines sont aujourd'hui très divisés et spécialisés. Pour les données tabulaires, qui sont principalement utilisées dans l'apprentissage automatique, TabNet(article, implémentations (py) 1, 2, 3) est très prometteur. Et beaucoup d'autres paquets qui donnent d'excellents résultats. Voici une liste de ce que j'ai recherché et que j'utilise partiellement.
Tous ne sont pas utilisés, principalement en raison des limitations de puissance des machines et des préférences personnelles. Pour moi, l'entraînement et l'optimisation pendant plus d'une heure ne sont pas intéressants.
Je ne pense pas qu'il sera possible de transférer ces modèles à MCL. Et là, on ne peut pas faire l'économie de la création d'une infrastructure pour lier MKL<->Python.
C'est un peu une digression, mais le sujet est important pour moi.
L'idée principale, je le répète : chaque développeur, qu'il soit freelance, marketeur ou trader forex/crypto/boursier, a son langage " préféré " et ses vélos " préférés " avec ses béquilles. Nous devons partager nos expériences d'utilisation, et non pas nous disputer pour savoir ce qui est mieux. Et surtout pas de se disputer sur l'avenir de la JA.
Et ne prenez pas cette remarque comme une offense personnelle. On n'est pas à la maternelle.
Bonne chance à tous.
Bien sûr, cela doit être clarifié. Pour les modèles simples tels que la régression logistique, les modèles d'arbres, etc., c'est probablement possible. Mais je parle de modèles sérieux pour les données TC et tabulaires. Ces deux domaines sont aujourd'hui très divisés et spécialisés. Pour les données tabulaires, qui sont principalement utilisées dans l'apprentissage automatique, TabNet(article, implémentations (py) 1, 2, 3) est très prometteur. Et beaucoup d'autres paquets qui donnent d'excellents résultats. Voici une liste de ce que j'ai recherché et que j'utilise partiellement.
Tous ne sont pas utilisés, principalement en raison des limitations de puissance des machines et des préférences personnelles. Pour moi, l'entraînement et l'optimisation pendant plus d'une heure ne sont pas intéressants.
Je ne pense pas qu'il soit possible de transférer ces modèles à MCL. Et ici, nous ne pouvons pas faire sans créer une infrastructure pour lier MKL<->Python.
C'est un peu une digression, mais le sujet est important pour moi.
L'idée principale, je le répète : chaque développeur, qu'il soit freelance, marketeur ou trader forex/crypto/boursier, a son langage " préféré " et ses vélos " préférés " avec ses béquilles. Nous devons partager nos expériences d'utilisation, et non nous disputer pour savoir ce qui est le mieux. Et surtout ne pas se disputer sur l'avenir de l'API.
Bonne chance à tous.
Données tabulaires != séries temporelles sous forme de tableaux, ce sont des choses différentes après tout
Bien sûr, les données tabulaires et les séries chronologiques sont deux choses différentes.
Et on ne peut pas le contester.
Les séries d'articles du type "le réseau neuronal est simple" sont particulièrement hilarantes. En tant qu'exemple de programmation sur MKL, c'est bien, mais pour la pratique, c'est zéro. Voilà, c'est déjà du ronchonnement.
Bonne chance à tous
Bien entendu, les données tabulaires et les séries chronologiques sont deux choses différentes.
Cela ne se discute pas.
La série d'articles tels que "Le réseau neuronal est simple" est particulièrement hilarante. En tant qu'exemple de programmation sur MKL - bon, mais pour la pratique - zéro. Bon, c'est déjà un grief.
Bonne chance à tous
Lisez-le si vous ne l'avez pas encore vu.
il y a un classement des classificateurs
https://www.timeseriesclassification.com
Pour autant que je me souvienne, les réseaux neuronaux n'étaient pas en tête de liste.TabNet dépend fortement de l'ensemble de données et des caractéristiques sélectionnées.
Parfois, il n'y a pratiquement aucune différence avec d'autres classificateurs
J'aimerais donc plus de spécificité lorsque j'insiste pour appliquer quelque chose. Ce classificateur est-il à ce point supérieur ?
https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf
J'ai essayé des architectures similaires pour synthétiser de nouvelles données. Tous les réseaux neuronaux ont obtenu de moins bons résultats que le GMM sur les séries temporelles du forex (moins plausibles). En revanche, ils ont bien fonctionné sur des données tabulaires simples. Je ne me souviens pas s'il y avait Tabnet.
C'est pourquoi j'ai précisé que les données tabulaires != séries chronologiques sous forme de tableaux, les résultats seront moins bons.De quoi s'agit-il ? Les bourses de crypto-monnaies (en particulier Binance) fournissent...
J'ai pensé à mettre mon nez dans les bibles aussi, mais j'ai réfléchi et je suis désolé pour le temps....
Quand vous ironisez, regardez d'abord ce que vous avez fait vous même... et en fait rien, vous avez transformé des packages en R.
Vous pouvez vous jeter des packages à la figure sur un autre forum, je pense que rien ne changera en termes de développement de la MO en trading.
Lorsque l'on utilise R, le produit est tellement cool qu'il est dommage de le vendre 😁.
Je suis tout à fait d'accord que le produit final (pour mt5) devrait consister en un fichier ex5 sans aucune intégration et (de préférence) sans fichiers supplémentaires. L'histoire de son obtention n'est pas si importante - l'essentiel est qu'il fonctionne (ou qu'il soit vendu).
L'utilisation de R rend un produit tellement cool qu'il est dommage de le vendre 😁
Je suis tout à fait d'accord que le produit final (pour mt5) devrait consister en un fichier ex5 sans aucune intégration et (de préférence) sans fichiers supplémentaires. L'histoire de son obtention n'est pas si importante - l'essentiel est qu'il fonctionne (ou qu'il soit vendu).
Je suis d'accord et je pense que c'est la bonne façon de procéder. Tout doit être dans l'exe, il ne faut rien en tirer. Sinon, il ne s'agit pas d'un produit destiné à la vente.
Je suis d'accord et je pense que c'est la bonne méthode. Tout doit être dans l'exe, il ne doit pas remonter quoi que ce soit. Sinon, il ne s'agit pas d'un produit destiné à la vente.
Dites cela à amazon et google. Ils n'ont pas construit leur business correctement et leur infrastructure est mauvaise :-)