L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2780
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Il n'y a pas de chemin facile.
Les systèmes sont déterministes, stochastiques et incertains, et se comportent à différents moments comme des systèmes stochastiques, déterministes ou un mélange des deux.
Les marchés financiers sont classés comme incertains parce que la source de la stochasticité est constituée par les personnes dont le comportement n'est pas prévisible. Par exemple, le flux de personnes totalement aléatoires dans le métro est parfaitement décrit par la théorie du service de masse, tout peut être calculé. Mais si on crève un ballon et qu'on crie "bombe", c'est le chaos et rien n'est calculable. Sur les marchés, c'est nouveau, il n'y a pas d'approche, pas de science, et la panique est écrasée administrativement.
La partie stochastique des marchés financiers est également divisée en deux types : stationnaire et non stationnaire. Le stationnaire est parfaitement calculable, il n'y a pas de science en principe. Il existe des marchés financiers où les modèles de marchés stationnaires fonctionnent. J'ai vu des modèles ARIMA pour le ministère américain des finances - ils fonctionnent parfaitement bien.
Mais en général, les marchés financiers ne sont pas stationnaires, il y a quelque chose de prêt à l'emploi, mais il s'avère très vite que l'on ne sait pas très bien ce qu'il faut faire - c'est de la science. Mais là où nous savons, c'est qu'il y a des mathématiques absolument frénétiques, qui se divisent en deux catégories :
Il n'y a pas de solution facile, et vous serez toujours bloqué par quelque chose (l'actualité) que vous ne pouvez même pas approcher. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une nouvelle, il n'est pas possible de résoudre tous les problèmes, c'est-à-dire de construire une TS stable et rentable dans chacune des approches susmentionnées.
Si vous réussissez dans l'AT, crachez sur tout le reste. Le MO, tout comme le GARCH, est valable pour des années.
Merci pour la présentation systématique des informations.
Oui, j'ai consacré beaucoup de temps à ma propre systématisation des vagues. Beaucoup de gens ne comprennent pas ce sujet, mais cela fonctionne régulièrement. Ensuite, je suis passé à l'OHLC. Là aussi, j'ai trouvé beaucoup d'informations systématiques intéressantes. Le reste n'est que broutilles dans l'unification et la formation des TS. Le MO est intéressant pour approfondir la connaissance et révéler les régularités des marchés, et plus précisément les résultats de l'économie mondiale sous forme de graphiques. Il y a tellement de choses intéressantes là-dedans que je ne peux pas vous dire. Personne ne le voit ? Il n'y a personne avec qui en discuter sérieusement.)))))))
Merci pour la présentation systématique des informations.
Oui, j'ai consacré beaucoup de temps à ma propre systématisation des ondes. Beaucoup de gens ne comprennent pas ce sujet, mais cela fonctionne régulièrement. Je suis ensuite passé à l'OHLC. Là aussi, j'ai trouvé beaucoup d'informations systématiques intéressantes. Le reste n'est que broutilles dans l'unification et la formation des TS. Le MO est intéressant en termes d'approfondissement des connaissances et de révélation des régularités des marchés, et plus précisément des résultats de l'économie mondiale sous la forme de graphiques. Il y a tellement de choses intéressantes là-dedans que je ne peux pas vous dire. Personne ne le voit ? Il n'y a personne avec qui en discuter sérieusement.))))))
C'est une chose de le voir, et une autre d'écrire/mettre en correspondance le code.
Pour la centième fois, par le degré de connexion informationnelle
L'information mutuelle est-elle adaptée à cette situation ?
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.mutual_info_classif.html
Dans les systèmes classiques, le problème est une flexibilité insuffisante, dans la MO, le problème est une flexibilité excessive. Il est nécessaire de sélectionner les données et de réentraîner les deux. Même la taille de l'échantillon et la fréquence d'entraînement sont +- les mêmes. Seule la MO nécessite beaucoup plus de puissance et une "boîte noire". Sur Onyx, en 2010, tout était injecté dans le réseau. Depuis, les capacités ont augmenté de plusieurs ordres de grandeur, mais elles sont toujours là.
Pourquoi tout le monde creuse-t-il en profondeur alors que tout est en surface, sur les cartes ?
Bien sûr, il n'y a pas de constance parfaite des endroits exacts, par exemple, les renversements de prix. Il n'y en aura jamais. Mais la prévisibilité du comportement des prix n'est pas perdue pour autant. La précision peut diminuer, mais pas la prévisibilité. Il existe des modèles de marchés interdépendants et il est impossible d'y échapper...
Pourquoi tout le monde creuse-t-il en profondeur alors que tout est en surface, sur les graphiques ?
Bien sûr, il n'y a pas de constance parfaite des endroits exacts pour les renversements de prix. Il n'y en aura jamais. Mais la prévisibilité du comportement des prix n'est pas perdue pour autant. La précision peut diminuer, mais pas la prévisibilité. Il existe des modèles de marchés interdépendants et il est impossible d'y échapper...
Je suis généralement favorable à la négociation manuelle... Vous pouvez commencer à lancer des pantoufles.
Je suis généralement favorable à l'échange manuel..... Vous pouvez commencer à lancer des pantoufles.
J'ai compris. J'en ai terminé. J'ai fini. Je vais chercher les pantoufles.)
L'information mutuelle est-elle adaptée à cette situation ?
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.mutual_info_classif.html
Oui, la corrélation du 21e siècle.
ou http://www.exploredata.net/Oui, c'est une corrélation du 21e siècle
Ou http://www.exploredata.net/.Qu'est-ce qui est le mieux ? cette option ou celle de scikit-learn?
https://minepy.readthedocs.io/en/latest/python.html
Qu'est-ce qui est le mieux ? celui-ci ou celui de scikit-learn?
https://minepy.readthedocs.io/en/latest/python.html
Les deux sont bons, minepy est plus avancé, je l'ai utilisé il y a longtemps, je ne me souviens pas des différences.
Je ne suis pas vraiment favorable à l'approche consistant à sélectionner parmi un tas de caractéristiques sans signification au moyen de l'information mutuelle, plutôt pour une évaluation rapide des normes TC.
J'essaierais même de l'intégrer dans un optimiseur, dans le cadre d'un critère d'optimisation combiné pour ceux qui font de la race par le biais de la génétique.