L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 358
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Je dois être plus précis. Je peux donner deux réponses opposées).
D'où viennent ces deux réponses ?
Règle générale :
NS peut-il prédire des séries non stationnaires ? Si oui, quels types de non-stationnarité ?
Un nouveau sommet (probablement un creux) est suivi d'un nouveau sommet - oui, je suis passé par là aussi, les graphiques sont tous familiers. Vous simulez - et il n'y a rien là - c'est vide. Vous aurez peut-être de la chance.
C'est le cas des séries non persistantes (antipersistantes).
Et dans le cas de la persistance (soutenue), un nouveau maximum est suivi d'un nouveau maximum
Le problème est que la MA est fortement redessinée à une période basse, c'est-à-dire qu'elle ne peut pas être appliquée. Et si nous le prenons pour n-bars en arrière, le signal sera déjà manqué.
Le problème est que le МА est largement dépassé à une période basse, c'est-à-dire qu'il ne peut pas être appliqué. Si vous le reprenez pour des n-bars, le signal sera déjà manqué.
l'autre jour, je jouais avec des MA (pas des simples, mais des ors)) - Filtres de troisième ordre. Les 12 MAs ont un retard de groupe de 4 min. Ne parlons même pas des EMA et autres standards - le décalage est hors norme.
En général, il faut s'éloigner de la MA de la ligne de régression. Mais les délais de calcul y sont importants. Si on prend en compte les ticks pendant 1 minute, ce sera fatal.
Quelqu'un connaît-il la réponse à la question suivante : comment les NS traitent-ils les entrées non stationnaires ?
Le réseau neuronal ne se soucie pas de savoir s'il s'agit d'une série chronologique stationnaire, non stationnaire ou inexistante. Cela ne fait aucune différence. Surtout lorsqu'il s'agit de classification.
Le réseau neuronal ne se soucie pas de savoir s'il s'agit d'une série chronologique stationnaire, non stationnaire ou inexistante. Cela ne fait aucune différence. Surtout lorsqu'il s'agit de classification
il est hautement souhaitable que les entrées et les sorties soient limitées à un domaine de valeurs.
Le réseau neuronal ne se soucie pas de savoir s'il s'agit d'une série chronologique stationnaire, non stationnaire ou inexistante. Cela ne fait aucune différence. Surtout lorsqu'il s'agit de classification.
Alors la question de la reconversion dans toute sa splendeur
Je ne sais même pas si je dois faire mieux, 20 000% en 2,5 mois aux prix d'ouverture sur 5 minutes si j'ai de la chance... vous déposez 1k$ et pré-commandez une Bentley. Si vous êtes malchanceux, ce n'est pas grave).
Je ne sais même pas si je dois faire mieux, 20 000% en 2,5 mois aux prix d'ouverture sur 5 minutes si j'ai de la chance... vous déposez 1k$ et pré-commandez une Bentley. Si vous n'avez pas de chance, vous êtes une petite perte).