L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2712

 
Est-ce le meilleur et le seul forum sur l'apprentissage automatique dans le trading sur Runet ou y en a-t-il d'autres ?
 
Evgeny Dyuka #:
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C'est loin d'être le meilleur, c'est le seul.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Alexey a raison, en ce qui concerne les événements et la séquence correcte des événements, mais sans théorie sur les algorithmes, je pense que tout cela restera au niveau du discours.

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Voici un exemple de schéma

1) le bord gauche du graphique jusqu'à la ligne verticalerouge est un schéma avec un niveau.

2) la première flèche bleue est la bonne réaction au schéma

3) encore une fois, la réaction correcte au schéma est le point d'entrée.

Comme vous pouvez le voir, le schéma est le même, il fonctionne "en mon honneur", peut-on le trouver en regardant le marché comme une série temporelle ? est une question rhétorique.

Je veux voir quelqu'un qui peut trouver de tels modèles avec neuron ou catbustom en se déplaçant surknock et en voyant les n dernières bougies.

 

En qualifiant les exemples d'apprentissage d'événements, une personne substitue des notions comme s'il s'agissait de quelque chose qui s'est réellement produit. Mais il s'agit d'exemples qu'elle a inventés et qui ne peuvent être qualifiés d'événements.

La personne commence alors à croire qu'il s'agit d'événements, et non d'exemples d'apprentissage tirés du plafond, remplaçant la réalité par des faux à l'aide de ses définitions

Puis elle commence à vivre dans cette fausse réalité, en citant des diagrammes stupides pour la justifier, qui n'ont rien à voir avec quoi que ce soit.

Puis il se rend compte que tout le monde est un imbécile, appelle à l'élargissement de la conscience, etc. etc.

Et alors la ligne temporelle financière se transforme en quelque chose de sacré et de mouvementé.

 
L'avion a décollé et atterri, nous avons enregistré l'événement. Nous sommes entrés dans une conscience altérée et avons vu que l'avion a franchi le RSI calculé par sa trajectoire. C'est aussi un événement pour nous. Il nous faut maintenant calculer la différence entre une personne adéquate et une mante.
 
Imaginons que vous soyez une mante et que vous ne puissiez pas distinguer un événement fictif d'un autre. Pour vous, la cause et l'effet sont un seul et même événement et, par conséquent, se produisent simultanément sans aucune connexion temporelle et informationnelle entre eux, puisqu'il n'y a pas de série temporelle et que les événements eux-mêmes sont fictifs. Vous collectionnez ces événements fictifs, vous les enveloppez dans des feuilles, vous admirez votre travail, vous en parlez à vos amis. Vos événements se produisent en dehors du temps et de l'espace, dans votre tête. Et vous semblez vous en sortir plutôt bien, mais tout cela ne ressemble en rien à l'apprentissage automatique.
 
Avez-vous un hub git, un projet, pour au moins voir ce qui se passe dans les discussions houleuses ici ?
 

Qu'est-ce que cela signifie ? Est-ce que j'apprends tensorflow pour rien ?


  1. MQL5 : Ajout des méthodes Activation (fonction d'activation) et Derivative (dérivée de la fonction d'activation) matricielles et vectorielles avec les paramètres :
    .
    AF_ELU Unité linéaire exponentielle
    AF_EXP Exponentielle
    AF_GELU Unité linéaire d'erreur gaussienne
    AF_HARD_SIGMOÏDE Sigmoïde dure
    AF_LINEAR Linéaire
    AF_LRELU Unité linéaire REctifiée fuyante
    AF_RELU Unité linéaire REctifiée
    AF_SELU Unité linéaire exponentielle mise à l'échelle
    AF_SIGMOID Sigmoïde
    AF_SOFTMAX Softmax
    AF_SOFTPLUS Softplus
    AF_SOFTSIGN Softsign
    AF_SWISH Swish
    AF_TANH Tangente hyperbolique
    AF_TRELU Unité linéaire rectifiée à seuil
    La fonction d'activation d'un réseau neuronal détermine comment la somme pondérée du signal d'entrée est convertie en signal de sortie d'un ou de plusieurs nœuds au niveau du réseau. Le choix de la fonction d'activation a un impact important sur la capacité et les performances du réseau neuronal. Différentes fonctions d'activation peuvent être utilisées dans différentes parties du modèle. MQL5 met en œuvre non seulement toutes les fonctions d'activation connues, mais également les dérivés de la fonction d'activation. Les fonctions dérivées sont nécessaires pour calculer rapidement la correction basée sur l'erreur reçue pendant la formation du réseau neuronal.
  2. MQL5 : Ajout de la méthode de matrice et de vecteur de perte (fonction de perte) avec les paramètres suivants :

    .
    LOSS_MSE Erreur quadratique moyenne
    LOSS_MAE Erreur absolue moyenne
    LOSS_CCE Crossentropie catégorielle
    LOSS_BCE Crossentropie binaire
    LOSS_MAPE Erreur moyenne absolue en pourcentage
    LOSS_MSLE Erreur logarithmique quadratique moyenne
    LOSS_KLD Divergence de Kullback-Leibler
    LOSS_COSINE Similitude/proximité en cosinus
    LOSS_POISSON Poisson
    LOSS_HINGE Charnière
    LOSS_SQ_HINGE Charnière carrée
    LOSS_CAT_HINGE Charnière catégorique
    LOSS_LOG_COSH Logarithme du cosinus hyperbolique
    LOSS_HUBER Huber
 
mytarmailS #:

Alexey a raison de penser aux événements et à la séquence correcte des événements, mais sans la théorie des algorithmes, je pense que tout cela restera au niveau de la parole.

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C'est vrai, j'ai peut-être besoin d'algorithmes pour que les gens comprennent comment ils fonctionnent - sans cela, on ne peut pas les coder.

Malheureusement, je ne peux même pas lire des formules compliquées - je ne les comprends pas.

En ce qui concerne les algorithmes, je me souviens d'un cas de ma jeunesse, j'étais à l'université, je pense que c'était la première année, c'était de l'informatique, nous apprenions le Basic. Les cours avaient lieu dans une salle d'informatique, mon ami et moi nous sommes amusés pendant les cours à fouiner dans le réseau local, à renifler les ordinateurs et d'autres jeunes divertissements..... nous étions assis loin du tableau et du professeur, si bien que je ne voyais rien, mais j'entendais parfois ce dont ils parlaient.... Je devais écrire un programme sur l'ordinateur qui calculait quelque chose et l'affichait à l'écran. Il est clair que la professeure ne m'aimait pas, alors quand j'ai fini le travail plus tôt que prévu, elle s'est assise devant mon ordinateur, a parcouru le code et a dit malicieusement à l'auditoire que je n'avais aucun talent, que mon code était nul et qu'il ne fonctionnerait pas, et que j'étais une raztakaya ..... Les gens se sont donc rassemblés, et elle a exécuté le code, qui a fonctionné ! Et pour le reste de la classe, elle est restée assise à nier la réalité. Ce fut la dernière session de notre groupe avec elle - elle refusait de travailler avec nous à cause de moi", m'a dit le superviseur.

Puis, après quelques mois, il y a eu un homme qui s'est avéré être un grand homme, et qui a permis de marquer des points sur d'autres paires, en s'asseyant secrètement dans son bureau et en traînant sur l'Internet, ramenant à la maison sur des disquettes des logiciels dénichés sur le Web.

Eh, c'était il y a longtemps...

 
Maxim Dmitrievsky #:

En qualifiant les exemples d'apprentissage d'événements, une personne substitue des notions comme s'il s'agissait de quelque chose qui s'est réellement produit. Mais il s'agit d'exemples qu'il a inventés et qui ne peuvent être qualifiés d'événements.

La personne commence alors à croire qu'il s'agit d'événements, et non d'exemples d'apprentissage tirés du plafond, substituant la réalité aux faux avec ses définitions

Puis elle commence à vivre dans cette fausse réalité, en citant des diagrammes stupides pour la justifier, qui n'ont rien à voir avec quoi que ce soit.

Puis tout le monde se révèle être un imbécile, appelle à l'élargissement de la conscience, etc.

Et alors la ligne du temps financière se transforme en quelque chose de sacré et d'événementiel.

Maxim, déverse ta bile, détends-toi - tu n'as pas du tout besoin de prouver ta supériorité et ton caractère unique !

Je n'ai insulté personne - essayez de le trouver.

Si votre vision est une question de religion et de foi, alors je n'ose pas interférer en essayant de vous faire voir plus que des séries chronologiques.