Les statistiques comme moyen de se projeter dans l'avenir ! - page 17
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Il y en a. Je vous les ai déjà données à plusieurs reprises et je ne les répéterai pas. Si vous ne les voyez pas ou ne voulez pas les voir, je ne peux pas vous aider.
Comprenez bien que personne ici ne vous prouve quoi que ce soit et que personne n'est obligé de le faire. Tu m'as demandé de t'expliquer, j'ai essayé, mais tu n'as pas compris. Hélas, tout n'est pas si simple dans ce monde cruel. Tout ne peut pas être fait d'un seul coup, il faut avoir une certaine base de connaissances.
Il y en a. Je vous les ai déjà données à plusieurs reprises et je ne les répéterai pas. Si vous ne les voyez pas ou ne voulez pas les voir, je ne peux pas vous aider.
Comprenez bien que personne ici ne vous prouve quoi que ce soit et que personne n'est obligé de le faire. Tu m'as demandé de t'expliquer, j'ai essayé, mais tu n'as pas compris. Hélas, tout n'est pas si simple dans ce monde cruel. Tout ne peut pas être fait d'un seul coup, il faut avoir une certaine base de connaissances.
Et quoi, vous avez réussi à prédire le prix dans le cadre de la théorie des systèmes dynamiques pas à pas et avec une certaine base de connaissances ?
Je pense qu'un bon TS ne peut être construit sans faire une prévision, qu'elle soit de 0,62 plutôt que de 1, cela signifie que j'entre sur le marché avec SL=TR dans 62 trades sur 100 et que j'obtiens un profit garanti.
Je ne peux pas le faire sans prévision, sinon je risque de perdre la tête dans une colère noire.
Je pense que l'auteur a étendu le concept de pronostic aux hauteurs de l'espace et que tout ce qu'un trader fait sur le marché est son pronostic, mais alors les mauvais TS sont aussi basés sur le pronostic, ou bien il a réduit ce concept aux systèmes d'indicateurs, mais alors de bons TS sont aussi possibles sans pronostic, j'ai réfléchi et réfléchi à comment appeler les systèmes non-indicateurs sans pronostic initial et j'ai trouvé SIMETRIC))), mais peut-être ont-ils déjà un nom ?
Et quoi, vous avez réussi à prédire le prix dans le cadre de la théorie des systèmes dynamiques sans vous lancer et avec une certaine base de connaissances ?
Si je réponds oui, vous exigerez que je vous montre des preuves jusqu'à ce que je renonce complètement à poster sur ce forum :) Je répondrai donc "non".
Si je réponds oui, vous exigerez que je vous montre des preuves jusqu'à ce que je renonce complètement à poster sur ce forum :) Je répondrai donc "non".
Votre rationalisation sur "quoi répondre" n'est qu'un renfort pour vous aider à admettre la vérité - ni vous, ni personne d'autre sur ce forum, ni Anischenko, ni les pères fondateurs n'ont de résultats positifs sur la prédiction des prix. Tel est le monde cruel - ceux qui ne peuvent pas penser, ils gobent tout comme un poulet dans l'espoir de trouver la graine. Et il suffisait de lire les limites de l'application de la théorie des systèmes dynamiques, pour ne pas faire le tri.
Si c'est le cas, je serai le premier à jeter toute mon expérience avec NS et à rejoindre Prival en tant qu'apprenti ! Tout de suite (ou presque), je vais commencer à relire le fil de discussion sur le flux dans le Forex et construire un filtre Kalman.
Le seul dommage est que je n'aurai probablement pas à le faire. Et les raisons, je l'espère, deviendront bientôt claires.
Vous ne devez pas comparer la régression linéaire et les réseaux neuronaux, chaque méthode ayant ses avantages et ses inconvénients. Par exemple, les réseaux neuronaux donnent un modèle de signal plus lisse et une meilleure réponse de phase, moins de retard de 1 à 2 barres lors de la prévision de , mais la régression linéaire donne un signal plus stable bien au-delà de la formation. Les figures montrent un exemple de modélisation à partir des mêmes données brutes en utilisant les réseaux neuronaux et la régression linéaire. L'intervalle des cotations pour l'entraînement du modèle est pris du 20 mai au 10 juin, l'intervalle des fluctuations de taux dans cet intervalle était de 1,54 à 1,6 . Les signaux jaune et rose sont des réseaux neuronaux formés sur les mêmes données d'entrée mais pour des fonctions cibles différentes, les signaux rouge et bleu sont des régressions linéaires formées sur les mêmes données et pour les mêmes fonctions cibles que les réseaux neuronaux, c'est-à-dire respectivement jaune et rouge pour une fonction cible et rose et bleu pour l'autre. La figure 1 montre les graphiques dans la gamme où la formation a eu lieu. La figure 2 montre des graphiques en dehors de la plage d'apprentissage. Comme on peut le voir sur la figure 2, à partir du 8 août, les modèles sur réseaux neuronaux ont commencé à produire une erreur importante, c'est-à-dire que la formation n'a été suffisante que pendant 2 mois car le taux était inférieur à 1,52, alors que la limite inférieure de l'échantillon de formation était de 1,54. La figure 3 présente des graphiques avec des cotations jusqu'au 13 octobre, il est clair que les modèles basés sur les neurones présentent de fortes distorsions, tandis que les modèles basés sur la régression linéaire ont conservé leur stabilité sans ré-entraînement pendant un marché très volatile. Je combine à la fois les réseaux neuronaux et la régression linéaire, en affaiblissant les faiblesses de chaque méthode et en renforçant leurs forces.
Il n'est pas nécessaire d'opposer régression linéaire et réseaux neuronaux, chaque méthode ayant ses avantages et ses inconvénients.
Est-ce que je me dispute avec vous ?
Bien entendu, la comparaison des méthodes doit être effectuée dans le contexte de la tâche à accomplir. Pour moi, par exemple, la prévision d'une étape à l'avance avec une prédiction à chaque étape est pertinente. Dans une telle formulation, NS est probablement hors compétition.
Les données que vous avez présentées sont curieuses. Malheureusement, la qualité des photos n'est pas excellente, et il est difficile, voire impossible, d'y voir quoi que ce soit. Si possible, zoomez sur le premier tiers de la deuxième figure - je veux voir la qualité des manœuvres dans la zone proche de la limite de la dernière optimisation de NS. Vous pouvez également présenter les données sous une forme plus informative - sous la forme d'un nuage prédictif en coordonnées des incréments et des mouvements de prix (voir page 3 de ce fil).
Malheureusement, la qualité des photos n'est pas excellente et il est difficile, voire impossible, de voir quoi que ce soit sur les photos.
Les photos peuvent être cliquées et sont alors affichées à leur échelle originale.
J'ai une question pour Pilligrim: quel est le vecteur d'entrée de ces modèles et quelle est la sortie ? Sans ces données, ces chiffres ne vous disent rien.
Il est possible de cliquer sur les images, puis elles sont affichées à leur échelle originale.
Non, ce n'est pas impressionnant. Laissez-le le redessiner.