L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2858
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Le problème avec le MO (dans le commerce) est que l'EA final est susceptible de ne plus avoir de MO.
Je ne suis pas d'accord. Stratégie de base + modèle MO + MM - c'est à peu près à cela que ressemble un modèle d'EA selon moi, et même des feuilles d'arbre individuelles peuvent être incluses dans le MO.
Ce que je veux dire, c'est que l'on peut faire mieux :
1. Sélectionner les données vraiment importantes parmi les données. Ici même, ce qui affecte exactement et précisément.
2. Comprenez pourquoi elles sont importantes (elles ont un impact sur le mouvement des prix). S'il n'y a pas de raisons réelles pour lesquelles ces données influencent le prix, il est fort probable qu'il s'agisse d'une simple coïncidence.
3. en vous basant sur le point 2, écrivez un TS qui utilise les données du point 1. Déboguez-le pendant un long moment dans le testeur, en observant chaque transaction. Puis dans la vie réelle, en observant des transactions réelles et des problèmes, qu'il n'était pas réaliste de prendre en compte dans la théorie et dans le testeur.
Au cours des deuxième et troisième étapes, le mode opératoire ne fera qu'entraver le processus.
1. Oui, nous pouvons identifier de telles règles. En même temps, nous ne tiendrons pas compte de celles qui ont une structure complexe, par exemple, même des règles telles que "Vendre le jeudi à 16 heures, si la barre journalière est en croissance".
2. Ce que l'on entend par "vraies raisons" n'est pas clair ici.
3) Toute stratégie comporte des périodes défavorables, qui peuvent être prolongées, de sorte qu'il faut avoir un zoo de telles stratégies et les créer manuellement - ou être un génie, ou vivre très longtemps. Je me suis lancé dans la MO après avoir développé une stratégie de génie de ce type, qui a pris environ deux ans, et dont je pouvais justifier logiquement le moindre souffle, et lorsque je l'ai mise en œuvre, je n'ai obtenu qu'une période défavorable, qui a été lissée sur les données ajustées dans le testeur.
Pour en revenir au deuxième point, je cherche à trouver des similitudes dans le comportement des prédicteurs binaires qui continueront à être efficaces dans un avenir prévisible. Pour ce faire, je souhaite identifier des prédicteurs spécifiques. Je reconnais que nous devons tenir compte du caractère cyclique des relations entre les prédicteurs, ce qu'aucun des modèles d'automates que je connais ne fait.
Eh bien, il existe une approximation de la courbe par des splines. Il faut prendre des splines du premier ordre (ligne brisée). Ensuite, il faut sélectionner lessegments nécessaires.
Vous parlez d'interpolation avec des splines ? Je n'ai jamais fait cela.
Le premier ordre - n'est-ce pas une ligne droite entre deux points - m'est inconnu.
Et comment définir à nouveau les "segments nécessaires" qui doivent être sélectionnés ?
Plus on se rapproche de la fin, moins le niveau est significatif du fait qu'ils représentent une part de plus en plus faible de l'échantillon. La probabilité qu'il s'agisse d'un artefact aléatoire augmente.
Il est toujours intéressant de comprendre de quoi dépend la taille du seuil ZZ.
Je pense en fait qu'il y a un modèle en ce qui concerne l'avant-dernier segment...
En ce moment, le sujet principal du MO est le ChatGPT. Ils disent qu'il sera beaucoup plus utile que Google.
Est-ce le sujet principal ? Je pense que c'est un jouet, il génère toutes sortes de Tchernigovshchina.
Il n'y a aucun moyen d'en tirer de nouvelles connaissances, en généralisant ce qu'il a mémorisé.
Les moteurs de recherche sont également basés sur des réseaux neuronaux et fournissent des informations plus pertinentes.
Parlez-vous de l'interpolation spline ? Je n'ai jamais fait cela.
Le premier ordre - n'est-ce pas une ligne droite entre deux points - eh, je suis sombre.
Je vous conseille de lire Tibshirani à partir de la page 295.
Et comment déterminer, encore une fois, les "segments nécessaires" à échantillonner ?
Cela dépend du problème à résoudre. Par exemple, vous pouvez essayer de prendre tous les segments comme prédicteurs - chaque segment est donné par deux nombres (X de l'origine et coefficient de pente).
Il est toujours intéressant de comprendre de quoi dépend la taille du segment ZZ.
Je crois généralement qu'il existe une régularité concernant l'avant-dernier segment....
C'est tout à fait possible. Il peut être influencé par l'avant-dernier segment et le rapport des sommes des hauteurs de genoux des différentes directions, la présence de nouvelles, etc. etc.
les moteurs de recherche sont désormais dotés de réseaux neuronaux et fournissent des informations plus pertinentes.
Je pense que Google est en train de se crisper sur cette question. Bien qu'il ne le remplace pas, ses perspectives sont devenues plus vagues.
Je pense que c'est un jouet, il génère toutes sortes de Tchernigovshchina.
Il n'y a aucun moyen d'en tirer de nouvelles connaissances en généralisant ce qu'il a mémorisé.
Les moteurs de recherche ne génèrent rien non plus, mais il est impossible de s'en passer sur l'internet, et cette chose est la prochaine étape de leur développement. Avec son aide, ils écrivent déjà des CT simples en Python et, avec le temps, ils passeront à des CT plus avancés.
Je pense que google est déjà stressé par cette chose. Il ne le remplace pas encore, mais ses perspectives se sont assombries.
Les moteurs de recherche ne génèrent rien non plus, mais il n'y a pas moyen de s'en passer sur l'internet, et ce truc est la prochaine étape de leur développement. Ils écrivent déjà des CTs simples en Python avec son aide, et avec le temps ils passeront à des CTs plus avancés.
Avec son aide, ils écrivent déjà des CT simples en Python et, avec le temps, ils passeront à des CT plus avancés.
Je vais essayer d'écrire TC en python avec de l'aide, intéressé 😀 cependant je suis sûr que ce sera ridicule. Insérer quelques extraits sera beaucoup plus rapide et plus fiable.
Un moteur de recherche devrait se contenter de chercher, mais cette chose génère du texte original. Il ne le fait pas encore très bien, il est en quelque sorte rationalisé ou quelque chose comme ça. J'ai demandé de résoudre une équation qui n'a pas de solution (par le théorème de Fermat) et il a "trouvé" des solutions en ajustant l'équation et en "ne remarquant pas" l'exigence de positivité) Mais vous pouvez continuer le dialogue avec elle et elle a fini par admettre l'erreur) Lorsqu'on lui a demandé la même chose avec une instruction directe d'utiliser le théorème de Fermat, elle a immédiatement dit qu'il n'y avait pas de solutions).
Je suis trop paresseuse pour m'occuper de ce truc, et je n'y ai pas accès - c'est difficile de l'obtenir en Russie, je dois travailler dur.
Un moteur de recherche devrait se contenter de chercher, mais cette chose génère un texte original. Il ne le fait pas encore très bien, il est en quelque sorte rationalisé. Je lui ai demandé de résoudre une équation qui n'a pas de solution (par le théorème de Fermat) et elle a "trouvé" des solutions en modifiant l'équation et en "ne remarquant pas" l'exigence de positivité) Mais vous pouvez poursuivre le dialogue avec elle et elle a fini par admettre son erreur) Lorsqu'on lui a demandé la même chose avec une instruction directe d'utiliser le théorème de Fermat, elle a immédiatement dit qu'il n'y avait pas de solutions).
Je suis trop paresseux pour m'occuper de ce truc, et je n'y ai pas accès - il est difficile de l'obtenir en Russie, j'ai besoin de me débrouiller.
Je ne l'ai pas trouvé sur Google.
Il y avait quelques exemples avec des demandes comme "écrire le code d'un EA en Python pour croiser les moyennes pour tel instrument de telle bourse en utilisant telle api". Je pense que même quelque chose de significatif a été obtenu à la fin. Vous pouvez certainement trouver une réponse à une telle question dans Google, mais ici la communication se fait dans un langage plus humain et il semble même possible de poursuivre le dialogue avec des clarifications.