L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3382

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Catbust, par exemple, dispose d'une quinzaine de "métriques d'évaluation" intégrées et couramment utilisées. Si le jeu de données est équilibré, la précision est couramment utilisée, sinon la précision équilibrée. Les autres ne font pas de différence significative. Si les données sont mauvaises, les métriques ne sont d'aucune utilité.
 
fxsaber #:

Il y a une certaine sournoiserie là-dedans. Les liens ne servent qu'à s'assurer qu'ils s'ouvrent. Aucune personne "intéressée" ne les consultera. Personne ne lira les articles mâchés d'Andrei, sans parler des travaux de nature académique.


Quelqu'un a-t-il vu ce TOP facile à comprendre qui permet de calculer le classement de son propre algorithme d'optimisation ?

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

Non, c'est juste que le sujet est vraiment complexe et qu'il y a peu de travaux évidents sur le sujet. Et les travaux productifs sont encore moins nombreux))))))

 

Le sujet est intéressant, mais il se perd dans des querelles de "qui est le Sensei".

Et si on posait un problème appliqué , celui qui le résoudra sera le Jedi.

 
fxsaber #:
En termes d'évaluation de la robustesse de l'algorithme. Parce que dans votre cas, il s'agit d'une partie de cet algorithme. Le sujet porte sur la MO, j'écris donc en termes de MO, et non d'un cas particulier - l'optimiseur MT5.
 
Aleksey Nikolayev #:
J'aimerais avoir un lien vers des algorithmes spécifiques sur l'optimisation multicritère dans l'espace des fonctions. Mais s'il n'est pas disposé à en fournir un, il est préférable de le passer sous silence pour plus de clarté) Pas disposé à perdre du temps à chercher.

Ici, malheureusement, c'est vrai. Peu de gens voudront fouiller dans des milliers de livres et les passer au crible, en séparant le grain de l'ivraie. Je l'ai fait il y a 14 ans, j'ai téléchargé, rassemblé, trié, trié, mis dans des dossiers. Et au bout du compte, quoi ? Des accusations et des calomnies.

Cela ne s'applique pas à vous. J'espère que cette liste de références vous sera utile dans votre recherche des informations dont vous avez besoin. Je recommande tout particulièrement Karpenko et Simon, qui sont des sources plus solides en termes de volume d'informations, mais plus difficiles à assimiler.


Si quelqu'un en a besoin, il peut mettre des liens vers des ouvrages intéressants dans ce fil de discussion. Mais personne n'en a besoin, personne ne le fera, tout le monde a besoin d'une documentation toute faite.

 
Un exemple parfait de la façon dont le choix de la FF a peu d'effet sur la qualité du résultat si les données sont mauvaises. Essayez les métriques catbust, faites des essais avec chacune d'entre elles. Si les données ne sont pas inutiles, elles fonctionnent toutes.

Ce ne sont que des théoriciens du cancer qui hurlent et essaient de prouver quelque chose à quelqu'un, et à la réalité.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Le FF est le même, n'est-ce pas ?

Je pense qu'il confond le FF avec la surface d'optimisation.

 
fxsaber #:

Il ne s'agit pas de traduction.

Il est clair qu'une centaine d'ensembles dépendent de FF.

Si vous avez la possibilité de faire varier le FF, alors, pour utiliser les valeurs moyennes des paramètres, il est probablement judicieux de prendre le FF qui donne la distribution de tas la plus importante pour les cent variantes résultantes.

Je ne suis pas sûr que cela ait un sens dans le cadre des tâches commerciales.

 
fxsaber #:

Quelqu'un a-t-il vu ce top facile à comprendre avec la possibilité de calculer le classement de leur algorithme d'optimisation ?

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

Oui, je l'ai vu. La dame a plusieurs articles intéressants sur le thème de la comparaison des algorithmes. Malheureusement, elle ne donne pas de codes ni de conditions d'essai pour reproduire les résultats.

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