Où se situe la limite entre l'ajustement et les modèles réels ? - page 16
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Les algorithmes de régularisation sont des algorithmes qui empêchent l'effet de sur-apprentissage de NS. Si vous le recherchez sur Google, vous en trouverez un certain nombre qui fonctionnent.
Ainsi, avec ces algorithmes, le sujet même de la "frontière entre ajustement et régularité" disparaît tout simplement.
Bien que la question de l'architecture du réseau reste ouverte.
Et ne confondez pas normalisation et régularisation.
La normalisation consiste à ramener des données de différentes échelles à la même échelle.
Enfin, tous les types de SN ne fonctionnent pas bien sur les marchés financiers.
"Où est la limite entre les modèles adaptés et les modèles réels ?"
En ce qui me concerne, j'ai résolu cette question très simplement : les mêmes réglages de TS donnent forcément à peu près la même rentabilité, bien sûr,
corrigé pour la volatilité de la paire de devises, tout en travaillant sur plusieurs devises, au moins 3-4 paires majeures. Si cette condition
il est possible de remplir cette condition - l'ajustement est exclu.
"Où est la limite entre les modèles adaptés et les modèles réels ?"
En ce qui me concerne, j'ai résolu cette question très simplement : les mêmes réglages de TS donnent forcément à peu près la même rentabilité, bien sûr,
corrigé pour la volatilité de la paire de devises, tout en travaillant sur plusieurs devises, au moins 3-4 paires majeures. Si cette condition
il est possible de remplir cette condition - l'ajustement est exclu.
Je pense que si le code fonctionne selon des modèles réels, il fonctionnera de manière rentable sans aucune modification (optimisation par les testeurs des plages de paramètres du code utilisé). C'est probablement ce qui fait la différence.
Les instruments financiers sont non stationnaires et ne présentent donc pas de modèles stables.
La non-stationnarité n'est-elle pas un modèle stable ? :)
Pour les très doués : la non-stationnarité est l'absence de régularités statistiques telles que l'espérance et la variance.
Placez des enveloppes de Bollinger sur le graphique et vous pourrez voir quels sont les "motifs" de non-stationnarité, car le centre de l'indicateur est l'espérance, et la distance entre le centre et les enveloppes est la dispersion.
Bien sûr, la non-stationnarité est aussi une sorte de régularité. Vous ne pouvez pas gagner de l'argent avec ça. ))))
Bien sûr, la non-stationnarité est aussi une sorte de régularité. Mais vous ne pouvez pas gagner de l'argent avec ça )))).
Bien sûr, la non-stationnarité est aussi une sorte de régularité. Mais vous ne pouvez pas gagner de l'argent avec ça )))).