Retraining - page 7
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Les amis, pas besoin de se disputer.
Le sac à main décidera qui a raison :)
Le sac à main décidera qui a raison :)
Alors oui.)
Non.
Il est beaucoup plus facile de tester les performances d'un EA sur des sections non optimisées de l'historique que de gaspiller de l'argent à peaufiner des EA.
D'ailleurs, notre personnage n'a jamais montré un loupé réussi de son EA qu'il suggère d'acheter pour 1500$ et d'attendre des décennies pour faire du profit.
Non, on commence avec, disons, 1975.
Optimisation 1975-1985, vérification 1985-1990
Optimisation 1980-1990, vérification 1990-1995
Optimisation 1985-1995, contrôle 1995-2000
Optimisation 2000-2005, vérification 2005-2010
Optimisation 2005-2010, vérification 2010-2015
Ne regardez que les résultats des tests, et si au moins UNE de ces cinq années sera négative (et je pense qu'il y en aura plus), alors le système est défectueux.
C'est-à-dire que votre truc avec l'ajustement sur l'ensemble de l'histoire ne fonctionnera que s'il y a des fous prêts à attendre des décennies pour les profits de votre EA.
Et au fait, n'oubliez pas de nous dire comment vous évitez la sur-optimisation sur chaque parcelle).
Je me joindrai à votre discussion, notamment parce que le sujet est très actuel et intéressant. Et si nous les formons à nouveau dans les mêmes conditions, nous obtiendrons un autre modèle qui se comportera exactement comme le précédent, mais qui fonctionnera différemment lors de futures citations de ces deux modèles apparemment identiques. La question est de savoir comment choisir le modèle qui fonctionnera à l'avenir. Un filet doit correspondre au marché de la zone de formation. Et cette grille, dont la variable pronostique est plus importante, est plus adaptée à la situation actuelle du marché. Mon SN classe les signaux du TS. Il y a environ 10 signaux par jour mais pour choisir le modèle à utiliser, je fais ce qui suit. Je considère la variable de pronostic du fonctionnement du réseau dans la zone d'optimisation et la valeur qui est grande pour le modèle, ce modèle est utilisé.
Supposons que la valeur du modèle soit en hausse, c'est-à-dire que la valeur actuelle soit plus élevée que la précédente, et que la barre NEXT soit également en hausse. C'est-à-dire que si la grille a prévu une croissance, on ajoute un à la variable, sinon on le soustrait et on applique la même procédure pour la baisse. Cela signifie que nous recherchons la variable pronostique de notre modèle et que le modèle qui a un nombre plus élevé, signifie que le modèle a plus souvent prédit le marché, donc il le décrit mieux et nous choisissons..... dans le code ressemble à ceci
Alors... c'est ça... Quelqu'un a-t-il une idée sur ce sujet ? J'aimerais entendre un avis....
Non, on commence avec, disons, 1975.
Optimisation 1975-1985, vérification 1985-1990
Optimisation 1980-1990, vérification 1990-1995
Optimisation 1985-1995, contrôle 1995-2000
Optimisation 2000-2005, vérification 2005-2010
Optimisation 2005-2010, vérification 2010-2015
Ne regardez que les résultats des tests, et si au moins UNE de ces cinq années sera négative (et je pense qu'il y en aura plus), alors le système est défectueux.
C'est-à-dire que votre truc avec l'ajustement sur l'ensemble de l'histoire ne fonctionnera que s'il y a des fous prêts à attendre des décennies pour les profits de votre EA.
Et à propos, n'oubliez pas de nous dire comment vous évitez la sur-optimisation dans chaque domaine).
Optimisation 1975 -1985 (taille optimale de l'échantillon = 80 barres d'histoire) :
1985 -1990 chèque :
Optimisation 1980-1990 (taille optimale de l'échantillon = 80 barres d'histoire) :
Contrôle 1990-1995 :
Optimisation 1985-1995 (taille optimale de l'échantillon = 360 barres d'histoire) :
Contrôle 1995-2000 :
Optimisation 2000-2005 (taille optimale de l'échantillon = 330 bars d'histoire) :
Vérification 2005-2010 :
Optimisation 2005-2010 (taille optimale de l'échantillon = 330 bars d'histoire) :
Vérification 2010-2015 :
N'a pas répondu à vos attentes, tous les sites de vérification sont surmontés avec des résultats positifs, bien que pas exceptionnels.