L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3007
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ce modèle ne correspond pas à l'analyse d'un ensemble de modèles de prix.
Remplacer "lait", "fromage" et "bière" par "prix". et "bière" par "prix", "prix", "rupture", "rupture", "rupture", "rupture" et "rupture". "prix", "breakout", "modèle". "modèle".
Tout s'explique.
Les meilleurs résultats dont je me souvienne (quand le bilan essayait de monter) sont ceux où j'ai alimenté le nombre de bougies fermées vers le haut et vers le bas, plutôt qu'une différence ou des lectures d'indicateurs. J'ai essayé 6500 bougies (un an) - faible réaction, pas de changement (à la fois là et 3200 en moyenne). J'ai essayé 10 bougies - trop de changement, le prix peut fermer 20 fois à la hausse ou à la baisse. J'ai essayé 100 et c'était la variante optimale.
Ensuite, lors du réentraînement, la balance a essayé de monter sur le forward. Mais je n'étais pas convaincu, je voulais plus.
Je suis d'accord avec Alexei Nikolaev, il y a environ 15 ans, j'ai étudié les trois vagues des critiques du VTE, et il s'est avéré que c'était le plus logique - rien ne divise le prix en une matryoshka comme l'impulsion-correction-impulsion ou l'ABC.
Je pense maintenant essayer d'alimenter des réseaux neuronaux avec les prix d'entrée du début et de la fin de chacun de ces mouvements et la différence entre eux avec le nombre de barres (barres minute), afin de "dessiner" en quelque sorte le réseau neuronal une image de ces mouvements sur le graphique.
L'exemple du contrôle ne convient pas.
L'entropie croisée catégorielle est utilisée dans les modèles de classification lorsqu'il y a plus de deux classes. Et après softmax. Softmax convertit un ensemble de valeurs en un ensemble de probabilités dont la somme est égale à 1.
Essayez un exemple de contrôle comme celui-ci :
pred : 0.1, 0.1, 0.2, 0.5, 0.1
true : 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0
L'exemple que j'ai donné est tiré de la section sur l'entropie croisée catégorielle (et vous n'avez apparemment pas remarqué que la somme des valeurs est de 1 dans chaque cas). Le fait que cela ne fonctionne pas comme dans Keras est un indicateur pour moi, ce qui signifie que soit l'implémentation, soit la description de CCE dans MQL5 ne correspond pas à ce qui est attendu. Une description détaillée est donc nécessaire. D'ailleurs, dans pytorch, CrossEntropyLoss inclut une softmax préliminaire. Mais en général, comme la documentation sur les matrices dans MQL5 contient l'idée que l'interface est similaire à celle de python, la coïncidence de comportement est implicite. Et s'il n'y a pas de coïncidence, cela cause des problèmes et de la perplexité.
Le fait d'avoir de nombreuses classes implique de travailler avec des matrices (lorsque nous avons un tas d'échantillons/rangs, chacun ayant des classes), donc votre exemple avec un vecteur ne répond toujours pas à la question.
Je n'y ai pas réfléchi, mais je pense que c'est peu probable, car l'ordre des mouvements est important dans les prix.
Au cas où, une image pour illustrer l'idée de Mandelbrot. Chaque mouvement de prix, si possible, est divisé en trois mouvements (en sélectionnant la correction maximale à l'intérieur de celui-ci), puis il devient un nœud de l'arbre. S'il n'y a pas de correction à l'intérieur du mouvement (ou si elle est inférieure à une valeur donnée), il devient alors une feuille de l'arbre.
N'est-ce pas plus cool ?
Algorithme de Ramer-Douglas-Pecker - Wikipedia (wikipedia.org)
Le même algorithme vous aidera à décomposer les données historiques en segments de tendance et en segments plats.
un rêve de poète, en fait....
car
toute théorie économétrique peut être appliquée.
et le neura préféré de tous
N'est-ce pas plus cool ?
Algorithme de Ramer-Douglas-Pecker - Wikipedia (wikipedia.org)
Le même algorithme permet de diviser les données historiques en segments tendanciels et plats.
Le rêve d'un poète, ....
parce que.
toute théorie économétrique peut déjà être appliquée
et la Neura préférée de tous.
Ensuite, lors du réentraînement, la balance a essayé de monter sur le forward. Mais je n'étais pas convaincu, je voulais plus.
Je suis d'accord avec Alexei Nikolaev, il y a environ 15 ans, j'ai étudié les trois vagues des critiques du VTE, et il s'est avéré que c'était le plus logique - rien ne divise le prix en une matryoshka comme l'impulsion-correction-impulsion ou l'ABC.
Je pense maintenant à essayer d'alimenter les réseaux neuronaux avec les prix d'entrée du début et de la fin de chacun de ces mouvements et la différence entre eux avec le nombre de barres (barres minute), afin de "dessiner" en quelque sorte l'image du réseau neuronal de ces mouvements sur le graphique.
Je ne fais jamais de prétraitement scrupuleux, pas d'enthousiasme pour cela :) si les caractéristiques sont externes, il faut les choisir avec soin. Si ce sont des dérivés de la série originale, je ne vois pas l'intérêt, il suffit d'ajouter quelques variantes.
Votre expérience confirme vos paroles, mon expérience confirme mes paroles.
Il y a des contradictions, mais au lieu de se disputer sur cette question, n'est-il pas plus raisonnable de participer à l'effort et de s'enrichir des réalisations de la partie adverse ?
Votre expérience confirme vos paroles, mon expérience confirme mes paroles.
Il y a des contradictions, mais au lieu de se disputer sur cette question, n'est-il pas plus judicieux d'unir nos forces et de nous enrichir des réalisations de la partie adverse ?
Pas plus raisonnable, je n'ai pas besoin d'aide. Le forum est encore plus une distraction qu'un indice. Je ne fais qu'exposer mon expérience en termes généraux. Parfois je la vends :) celui qui l'entend gagnera du temps en en héritant.
Surpasser les signes est une tactique erronée très inefficace, c'est déjà un axiome pour moi. J'aimerais dire IMHO, mais c'est plutôt un axiome.
Le dépassement des panneaux est une tactique erronée très inefficace, c'est déjà comme un axiome pour moi. J'aimerais dire IMHO, mais c'est plutôt un axiome.
Nous en sommes maintenant à la sélection des cibles, et nous arrivons à RL.