L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 559
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Et ici je fais un truc de prévision, puis sur un certain historique j'évalue immédiatement sa qualité... si la qualité est OK alors j'apprends au second à trader selon les prévisions et il définit juste où il est mieux d'acheter/vendre.
(initialement, il n'y avait que la logique floue, mais j'ai décidé de la changer pour la logique booléenne également)
L'optimiseur peut faire des choses en général, mais il est trop coûteux dans le nuage, s'il y a beaucoup de paramètres, il prendra les mêmes 24 heures pour s'entraîner que vous - la tâche est la même - pour optimiser la fion cible.
L'objectif de l'optimisation en MT et de l'entraînement en NS est peut-être de trouver une fonction cible. Mais les fonctions résultantes sont très différentes, y compris au sens physique.
SZY En complément du poste précédent.
Je n'ai pas besoin de nuages pour ma NS. Tout se fait sur mon ordinateur personnel. Oui, ça prend beaucoup de temps, vraiment en 24 heures. D'ailleurs, je n'ai pas besoin de MQL pour ces VSD, ni de leurs fonctionnalités, ni de leurs limites).
L'objectif de l'optimisation dans la formation MT et NS est probablement la recherche d'une certaine fonction cible. Mais les fonctions de résultat sont très différentes, y compris dans leur signification physique.
J'ai besoin d'un compromis - je ne veux pas attendre une journée pour la formation, et je ne veux pas me recycler à la main... J'ai besoin d'une formation rapide, reproductible dans le testeur sur une longue période, avec un recyclage automatique si nécessaire.
Compte tenu du caractère non trivial de la tâche, il ne reste que des algorithmes rapides et une certaine optimisation.
Je n'ai pas envie d'écrire toutes sortes de testeurs / curseurs par moi-même, d'utiliser différentes combinaisons de programmes, etc. C'est inutile, laissez les développeurs le faire... et je ne suis qu'un commerçant
S'il y aura une excellente intégration avec R/Python, ce qu'ils veulent en quelque sorte ajouter, nous pourrons passer à autre chose...
Je n'en suis pas fier :) Je ne pense pas que l'estimation du temps soit correcte.
Et troisièmement, lorsque vous enseignez, n'imposez pas votre solution à la MLP, comme le font la plupart des articles locaux.
Vous voulez dire l'auto-formation ? Comment faire ?
J'ai besoin d'un compromis - je ne veux pas attendre une journée pour la formation, et je ne veux pas me recycler à la main... J'ai besoin d'une formation rapide, reproductible dans le testeur sur une longue période, avec un recyclage automatique si nécessaire.
Compte tenu du caractère non trivial de la tâche, il n'existe que des algorithmes rapides et quelques optimisations.
Estimation du temps - si jusqu'au début du printemps je n'ai pas de système robuste sur NS, tant pis, je ne suis pas fier :)
Je travaille avec NS depuis environ six mois, mais seulement sur l'approche par projectile. Et ce n'est qu'ensuite, progressivement, que je suis passée aux tâches du marché. Et il est préférable de s'entraîner pendant vingt-quatre heures avec un résultat plus ou moins connu, plutôt que d'essayer différents algorithmes rapides et variantes.
D'ailleurs, j'ai obtenu un résultat acceptable au 4e ou 5e essai. Il ne m'a fallu que deux mois environ. (Dont seulement 5 jours ont été consacrés directement à la formation).
L'auto-apprentissage, vous voulez dire ? Comment est-il possible de le faire ?
Non, pas l'auto-apprentissage. Le BP habituel avec des paramètres intermédiaires entre les époques.
Imaginez que vous appreniez la table de multiplication avec un professeur qui ne la connaît pas vraiment lui-même. C'est exactement là où j'ai commencé avec cette pensée).
J'en suis arrivé à ce que décrit Heikin : le rapport entre les bonnes et les mauvaises réponses dans la séquence d'apprentissage doit correspondre à la réalité.
J'ai passé près de six mois à travailler avec la Nouvelle-Zélande en m'exerçant à l'approche de la coquille. Et ce n'est qu'ensuite, progressivement, que je suis passée aux tâches du marché. Et il est préférable de s'entraîner pendant vingt-quatre heures avec un résultat plus ou moins connu, plutôt que de passer par différents algorithmes rapides et variantes.
D'ailleurs, j'ai obtenu un résultat acceptable à la 4e ou 5e tentative. Il ne m'a fallu que deux mois environ. Parmi ceux-ci, seulement 5 jours directement à la formation).
aussi environ une demi-année ... il gagne en quelque sorte, mais devrait être plus, c'est le NS ! :) 5 % par mois en moyenne, ce n'est pas suffisant pour être satisfait ... après l'arbitrage, quand on gagnait des centaines de pour cent
Il a aussi environ six mois... il gagne un peu, mais il devrait gagner plus, c'est le NS ! :) 5% par mois en moyenne n'est pas suffisant pour se sentir satisfait... après l'arbitrage, quand des centaines de pourcentages ont été faits
J'ai donné un graphique des résultats du test quelque part au-dessus. Il ne semble pas y avoir de problème.
Il n'y a aucun problème à se recycler une fois tous les trois mois. Jusqu'à présent, cela n'a pas été nécessaire.
Averti précédemment - aucune donnée spécifique du monde réel n'est publiée. Je ne confirme ni ne dément les spéculations à ce sujet).
Yuriy Asaulenko:
Et troisièmement, lors de l'enseignement, n'imposez pas votre solution à la MLP, comme le font la plupart des articles locaux.
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Non, pas d'auto-formation. Le BP habituel avec des paramètres intermédiaires entre les époques.
Imaginez que vous appreniez la table de multiplication avec un professeur qui ne la connaît pas vraiment lui-même. C'est exactement là où j'ai commencé avec cette pensée).
J'en suis arrivé à ce que décrit Heikin : le rapport entre les bonnes et les mauvaises réponses dans la séquence d'apprentissage doit correspondre à la réalité.
Je ne comprends pas...
Eh bien, s'il existe toujours une"séquence d'apprentissage" avec des réponses, alors vous êtes toujours en train d'"imposer votre solution"au MLP.
Quelque chose que je ne comprends pas...
S'il y a toujoursune "séquence d'apprentissage" avec des réponses, alors vous"imposez votre solution" au MLP après tout.