L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 689
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Je ne veux pas précipiter les choses, mais il me semble que les modèles construits sur des entrées avec des informations de sortie maximales durent beaucoup plus longtemps. Il était auparavant difficile d'atteindre le seuil de deux semaines, mais voici maintenant le résultat des deux dernières semaines.
Tout à fait décent, je pense. Mais d'autres tests sont nécessaires....
Un autre lib intéressant sur les avantages de RL. Si vous êtes intéressé par la réécriture en mql, faites-le moi savoir, pendant que j'apprends la partie théorique.
http://mlpack.org/gsocblog/deep-reinforcement-learning-methods-summary.html
Dans la formulation rigide de la loi de causalité qui dit : "Si nous connaissons précisément le présent, nous pouvons calculer le futur", ce n'est pas la deuxième partie mais la prémisse qui est fausse. Nous ne pouvons fondamentalement pas connaître le présent dans tous ses détails.
À un moment donné, j'ai mal jugé l'idée des composantes principales : je pensais qu'elles devaient permettre d'améliorer la précision des prédictions.
Mais je suis ensuite tombé sur plusieurs articles qui affirment que la précision reste la même, mais que la capacité de prédiction du modèle se stabilise (le surentraînement du modèle diminue). Ils préconisent en particulier la division en composantes principales par rapport à la variable cible.
Ouais, ouais... Je l'avais déjà deviné... Merci à tous en général, je deviens sacrément bon sur R..... Il s'agit de comprendre la syntaxe de .....
Ce n'est pas la syntaxe.
Contrairement aux langages de type C, R est un langage vectoriel qui n'a pas de concept de scalaire. Si l'on garde toujours cela à l'esprit et que l'on peut écrire a <- b, où b est un objet quelconque, dans le cas le plus simple un vecteur ou une matrice, et que les boucles ne sont pas nécessaires pour l'affectation, on peut écrire des programmes très brefs et gourmands en informations.
Il y a une autre astuce.
Supposons que nous ayons un vecteur qui contient 5 nombres. Chacun des chiffres prend sa place dans la séquence 1, 2,... 5. Ces endroits. Et ces lieux peuvent avoir des noms, différents des numéros de lieux. Ces noms sont également rassemblés dans un vecteur indépendant, sur lequel vous pouvez également effectuer des opérations.
Les vecteurs très intéressants sont ceux qui comportent des noms de lieux dans le vecteur sous forme d'horodatage. Il s'agit d'un type de données distinct - les séries chronologiques.
Ouais, ouais... Je l'avais déjà deviné... Merci à tous en général, je deviens sacrément bon sur R..... L'important est de comprendre la syntaxe .....
https://msperlin.github.io/pafdR/importing.html
Juste pour clarifier ce que je poussais hier.
Regardez l'histogramme de l'intensité du flux de cotation pour la paire AUDCAD dans la fenêtre glissante = 4 heures :
Comment pouvez-vous faire du commerce avec ce genre de déchets sur les entrées ?
Je le répète encore une fois - vous devez faire de votre mieux pour transformer le flux d'entrée afin de ramener l'intensité à une distribution de Poisson.
Sans ce point clé, tous les efforts sont voués à l'échec.
Et je sais comment le faire.
En outre, après une telle transformation de l'intensité, les histogrammes des incréments acquièrent une forme stricte et il n'est pas nécessaire de les logarithmer, etc.
C'est-à-dire qu'après avoir résolu le problème du flux de cotation, vous pouvez travailler en toute sécurité avec les incréments les plus purs qui sont nécessaires.
C'est ça !
Juste pour clarifier ce que je poussais hier.
Regardez l'histogramme de l'intensité du flux de cotation pour la paire AUDCAD dans la fenêtre glissante = 4 heures :
Comment pouvez-vous faire du commerce avec ce genre de déchets sur les entrées ?
Je le répète encore une fois - vous devez faire de votre mieux pour transformer le flux d'entrée afin de ramener l'intensité à une distribution de Poisson.
Sans ce point clé, tous les efforts sont voués à l'échec.
Et je sais comment le faire.
En outre, après cette conversion de l'intensité, les histogrammes des incréments acquièrent une forme stricte et il n'est pas nécessaire de les logarithmer, etc.
En d'autres termes, après avoir résolu le problème du flux de cotation, vous pouvez travailler en toute sécurité avec les incréments les plus purs, selon les besoins.
C'est ça !
Faire du tapage n'est pas voler Valenki. Où est l'exemple après la conversion ? Au moins une photo de ce que vous avez là. Et de préférence, la photo doit montrer le solde des fonds. Parce que c'est le but ultime de tout travail de marché, quelle que soit son ampleur ou son caractère secret.....
Et voici la question que je me pose, ce n'est pas si simple. Il y a une table, 10 par 10. Comment obtenir un tableau sans la première ou la cinquième colonne. C'est-à-dire que nous devons obtenir un objet sans la i-ième colonne ????.
Et voici la question que je me pose, ce n'est pas si simple. Il y a une table, 10 par 10. Comment obtenir un tableau sans la première ou la cinquième colonne. C'est-à-dire que nous devons obtenir un objet sans la i-ième colonne ????.
m[,-5]
m[,-5]
Oui, oui, merci....