L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 3351

Nouveau commentaire
 
Maxim Dmitrievsky #:

unelecture pour une soirée vodka, gibier et concombre.

Je suis en train de développer le thème et d'essayer de relier dans ma tête les approches des différentes disciplines de MOSH.

pour la médecine.

où les graphiques rampent entre deux lignes parallèles,

ce qui n'est rien comparé aux marchés financiers.

---

J'ai fumé la descente de gradient pendant le week-end.

Vous pouvez le faire sans l'I.O.D. en un clin d'œil.

c'est-à-dire en s'approchant de l'extremum :

x0-x1

x0-x2

x0-x3

etc.

Il y a là quelque chose à faire, bien sûr.

 
Renat Akhtyamov #:

pour la médecine.

où les graphiques rampent entre deux lignes parallèles,

ce qui n'est rien comparé aux marchés financiers.

---

La descente de gradient a fumé pendant le week-end.

Vous pouvez le faire sans le MoD en un clin d'œil.

C'est-à-dire une approximation de l'extremum :

x0-x1

x0-x2

x0-x3

etc.

il y a quelque chose à faire, bien sûr.

C'est un banchi. Il faut l'adapter à ses propres tâches.
 
Maxim Dmitrievsky

Vous avez toujours écrit que les incréments de prix n'ont aucun pouvoir prédictif. Pourtant, vous continuez à les utiliser uniquement. Pourquoi ?)

 
Evgeni Gavrilovi #:

Vous avez toujours écrit que les incréments de prix n'ont aucun pouvoir prédictif. Pourtant, vous continuez à les utiliser uniquement. Pourquoi ?)

Le prix doit raconter une histoire.

 
Evgeni Gavrilovi #:

Vous avez toujours écrit que les incréments de prix n'ont aucun pouvoir prédictif. Pourtant, vous continuez à les utiliser uniquement. Pourquoi ?)

Est-ce moi qui ai écrit cela ? Je pense que ce sont plutôt les opposants qui l'ont écrit.
Si l'on considère uniquement les séries temporelles, il n'y a pas de choix particulier. J'ai également parlé des incréments fractionnaires dans l'un de mes articles. Ils semblent retenir un peu plus d'informations.

Si l'on se contente d'un entraînement sur les incréments, sans aucune astuce, la différenciation fractionnaire l'emporte vraiment un peu, d'après les résultats obtenus sur les nouvelles données.

J'ai également fait quelques expériences avec la création automatique de caractéristiques, qui n'ont abouti à rien. J'ai alors compris que le problème se situait au niveau du partitionnement et du rapport signal/bruit, et qu'il devait être résolu par d'autres moyens que la force brute des caractéristiques. C'est ainsi que j'ai continué, avec toutes sortes d'idées folles à l'époque. Et puis j'ai appris qu'en général, c'est la bonne chose à faire :)

Personne ne l'enseigne, il n'y a pas de gourous. Il n'y a personne vers qui se tourner.

Lorsque j'enseignais encore les réseaux neuronaux dans MT5, j'expérimentais. Puis j'ai senti que l'environnement MT5 était étouffant en termes de MO, alors je suis passé à python.
 

Je suggère à tous les experts en apprentissage automatique de tester leurs modèles sur mes données.

Indice mondial des obligations d'État pour prédire le taux de change euro-dollar, délai de 15 minutes.

https://drive.google.com/file/d/1W4TOLbZCTCs3hEvGvptGxvTE6_r2TrWW/view

 
Maxim Dmitrievsky #:
Mes deux derniers articles, à un niveau simple et sans nuance, décrivent à peu près toutes ces approches. Disons qu'ils ne les décrivent pas, mais qu'ils s'en approchent. Je vérifie maintenant les détails de leurs recherches. Par exemple, la conformité inductive et transductive ne diffère que par un ou deux classificateurs, séparément pour chaque étiquette de classe. Ce dernier est meilleur (plus précis) pour estimer la valeur postérieure. Et j'ai utilisé la méthode inductive. Il est également possible de réentraîner les modèles en ajoutant et en rejetant chaque échantillon, afin d'obtenir une estimation plus précise. C'est très coûteux, mais assez efficace. Mais vous pouvez utiliser des classificateurs simples et rapides. Ce que j'ai également écrit à propos de l'entraînement sur les souches.

Je ne vois pas d'applaudissements pour ma brillance.



comme ça, hein ?


 
Renat Akhtyamov #:

comme ça, hein ?


Non, tant que vous n'aurez pas appris MO et python, vous ne pourrez pas l'apprécier :)
 

aléatoire.


Il ne faut pas procéder de cette manière.

 
SanSanych utilise probablement des incréments calculés à partir de la barre 0 (vous pouvez l'appeler incrément cumulatif), et non des incréments entre les barres voisines.
Les incréments cumulatifs jusqu'à la 100ème barre ressembleront à : 405,410,408 pts, alors que les incréments entre barres resteront 5,4,-2 pts ...
Sur les incréments cumulés, les tendances restent, sur les incréments entre barres, elles sont presque invisibles. Enfin, si elles sont mélangées, comme dans l'article, il y aura une errance autour de 0.
Je pensais que tout le monde ici comptait les incréments à partir de 0 barre....
1...334433453346334733483349335033513352335333543355335633573358...3399
Nouveau commentaire