L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3051
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J'ai compris qu'il s'agissait d'une recherche de motifs identiques, de motifs entre différents instruments. Ensuite, on les vérifie sur 100 lignes de SB. Si les règles trouvées fonctionnent sur les lignes SB, elles sont rejetées.
D'accord, merci pour votre compréhension.
Est-ce que quelque chose fonctionnera sur le SB ? Ce sera 50/50. Enfin, peut-être +-2% en raison d'un échantillon trop petit.
MytarmailS prétend donc que cela fonctionnera, joint des graphiques et du code (que je n'ai pas pu exécuter dans la dernière version).
mytarmailS affirme donc qu'il le fera, en joignant des graphiques et du code (que je n'ai pas pu exécuter dans la dernière version).
Qu'il teste 100 millions de lignes. Si la GCH est normale, ce sera 50/50.
Ils ne vivent pas aussi longtemps :)
Je pense que la tâche devrait être réduite à la détection du modèle actuel (anomalie), qui sera efficace pendant un certain temps, et la deuxième partie - la détection plus précoce de la désintégration de ce modèle/anomalie.
Il n'y a pas nécessairement de corrélation. Pourquoi cela n'a-t-il pas de sens ? J'ai pris des segments quantiques sur l'EURUSD et je les ai testés sur la GBPUSD - environ 25 % ont montré un biais de probabilité sur les deux paires. Je ne sais pas encore ce qui se passe si l'on prend une autre paire. Bien sûr, il y a un petit problème - je travaille avec le signal de base de la stratégie, et je ne sais pas encore s'il doit être modifié sur d'autres paires ou non pour cette étude. De toute évidence, la nature des différents instruments est différente. Peut-être les instruments doivent-ils être regroupés au début, ou regroupés d'une autre manière. En général, la question de la mise en place de l'expérience est ouverte.
Générer des graphiques, apparemment, en tenant compte des statistiques descriptives moyennes d'un groupe d'instruments de négociation. C'est-à-dire quelque chose de similaire dans le squelette, mais avec une graisse aléatoire.
parce que c'est aussi un ajustement
Ils ne vivent pas aussi longtemps :)
Je pense que la tâche devrait consister à identifier un modèle actuel (anomalie) qui sera efficace pendant un certain temps, et la deuxième partie consiste à détecter plus tôt le déclin de ce modèle/anomalie.
Vérifier 10 millions. C'est le nombre de lignes vivantes)))
parce que c'est aussi un moyen
S'il est ajusté à un grand nombre de données, il s'agit déjà d'un modèle....
S'il est adapté à un grand nombre de données, il s'agit déjà d'un modèle....
Non.
M1 est d'environ 450 000 par an. 22 ans - 10mn de lignes.
Vérifier 10mn. C'est le nombre de personnes qui vivent)))
Pourquoi prendre des minutes ? Est-ce qu'un signal est généré à chaque barre ? Je ne sais pas quelles règles il établissait là - sur les retournals, probablement.
Soit il admet qu'il ne peut y avoir de règles et que tout est maison, soit il ne le fait pas.
Mais si c'est le chaos, alors aucun événement économique ou plus global, comme la chute d'une énorme météorite, ne peut affecter les cotations.
Peut-être faut-il une modélisation plus élaborée du comportement des prix, plutôt qu'un hasard complet. Supposons que nous prenions une douzaine de stratégies et que nous les échangions comme si nous créions des cotations. D'un lancement à l'autre, nous répartissons différents pourcentages du dépôt initial entre les stratégies.