L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 723
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La formation des enseignants n'est en principe pas adaptée au traitement des processus non stationnaires, c'est écrit dans tous les livres.
Existe-t-il une quelconque justification pour ne pas appliquer les deep nets aux séries financières) ?
Existe-t-il une justification quelconque pour ne pas appliquer les réseaux profonds aux rangs financiers) ?
Il y a au moins une preuve sous la forme de ce fil de discussion, dans lequel les personnes les plus intelligentes du forum se sont décomposées
Où est-il écrit que la formation avec un enseignant nécessite la stationnarité ?
Ce que vous appelez kamalaniya a été prouvé à de nombreuses reprises, des montagnes de publications, mais il n'y a rien du tout sur la formation sans un enseignant pour le métier.
Jésus, partout, dans le Haykin préféré de quelqu'un, par exemple.
dans mes exemples où j'ai montré l'incapacité de NS à extrapoler.
Ce que j'appelle kamlanie est toujours une perte d'information sur les transformations, par laquelle il est alors impossible de reconstruire une BP non stationnaire, puisqu'elle est très sensible aux conditions initiales et aux petites fluctuations
Mais je ne convaincs personne, c'est mon opinion.
Et pour ce qui est de ne pas avoir de professeur, je ne peux rien dire pour le moment, terra incognita.
Dans mes exemples où j'ai démontré l'incapacité de NS à extrapoler
Vos exemples sont la preuve de votre capacité ou incapacité personnelle, et uniquement au moment présent. Vos exemples n'ont rien à voir avec la capacité de NS en général, puisque la preuve n'est pas basée sur des exemples, et la preuve disponible est TESTÉE par des exemples.
Ce que j'appelle le kamlaning est toujours une perte d'information sur les transformations, par laquelle il est alors impossible de reconstituer le RV instable, car il est très sensible aux conditions initiales et aux petites fluctuations
Vous ne connaissez pas le problème, car c'est exactement le contraire. De plus, l'idée de travailler avec des séries non stationnaires est la DIVISION des séries, et non la transformation.
Dans mes exemples où j'ai démontré l'incapacité de NS à extrapoler
Vos exemples sont la preuve de votre capacité ou incapacité personnelle, et uniquement au moment présent. Vos exemples n'ont rien à voir avec la capacité de NS en général, puisque la preuve n'est pas basée sur des exemples, et la preuve disponible est TESTÉE par des exemples.
Ce que j'appelle le kamlaning est toujours une perte d'information sur les transformations, par laquelle il est alors impossible de reconstituer le RV instable, car il est très sensible aux conditions initiales et aux petites fluctuations
Vous ne connaissez pas le problème, car ce n'est pas le contraire. De plus, l'idée de travailler avec des séries non stationnaires est la DIVISION des séries, pas la transformation.
Arrête de faire le malin et montre-moi le signal.
il n'est pas possible de récupérer un morceau de BP construit de manière NON-SURVIVENTE à partir d'un modèle construit, puisque le processus est non stationnaire
c'est-à-dire qu'en substance, le SN devrait être capable de prédire n'importe quel programme de marche aléatoire en apprenant des autres.Arrêtez de faire le malin et montrez le signal
Il est impossible de reconstruire le BP réel à partir du modèle construit, car le processus est non stationnaire.
Lire GARCH.
Le modèle est renvoyé par la série chronologique, et non l'inverse. Bien qu'il existe un mode inverse, appelé "simulation", lorsqu'une BP est générée à partir d'un modèle avec des paramètres donnés, qui est ensuite utilisée pour tester le modèle réel. Mais il s'agit d'un test qui permet de tester le comportement du modèle sur différents types de tendances, différentes variantes de comportement de la variance et leurs distributions. C'est une idée différente du test de modèle qui n'est pas du tout discutée ici.
Je vais le dire maintenant.
Messieurs ! Le sujet est depuis longtemps épuisé.
Vous savez pourquoi ? Aucun d'entre vous n'essaie même de travailler avec l'intensité du flux de la citation. Il y a juste la fameuse non-stationnarité, qui est presque impossible à transformer en un flux de Poisson stationnaire, mais qui doit être prise en compte dans les calculs.
Vos entrées sont pleines de déchets. Que voulez-vous ?
Travaillez avec des vitesses incrémentales, comme l'a légué le grand Feynman, devant qui vous êtes tous comme la lune. C'est ça !Vous utilisez UNIQUEMENT NS, et UNIQUEMENT une des variantes, et vous faites des généralisations à tout l'apprentissage automatique ici.
En plus de NS, il existe des centaines de modèles d'apprentissage automatique, sous la coquille d'escargot, il y en a plus de 200. En dehors de cette préparation initiale des données, en dehors de l'évaluation du modèle, vous avez une idée très limitée de tout, car vous vous êtes limité à un outil provenant d'une ferme quelconque.
PS.
L'apprentissage sans professeur ne peut en principe pas être appliqué au commerce, car il y a toujours un professeur. Il peut être voilé comme NS avec des renforts, mais il y a forcément un PRINCIPE.
Lire GARCH.
Le modèle est généré par la série chronologique, et non l'inverse. Bien qu'il existe un mode inverse, appelé "simulation", où une BP est générée à partir d'un modèle avec des paramètres donnés, qui est ensuite utilisée pour tester le modèle réel. Mais c'est le type de test qui permet de tester le comportement du modèle sur différents types de tendances, différentes variations du comportement de la variance et leurs distributions. Il s'agit d'une idée très différente du test de modèle, qui n'est pas du tout abordé ici.
nous devrions convenir mutuellement de ne donner des conseils à quelqu'un qu'en fournissant, à l'avance, un rapport, ok ?
sinon ce n'est qu'une opinion, une parmi des centaines d'autres.
Je fais quelque chose, puis j'écris mes résultats et mon opinion, et je n'impose rien à personne.
nous devrions accepter mutuellement de donner des conseils à quelqu'un seulement si nous donnons, au préalable, un rapport, OK ?
Sinon, ce n'est qu'une opinion, une parmi des centaines.
J'ai présenté ci-dessus l'opinion unique de milliers et de milliers de personnes, que je peux étayer non seulement par des publications dans le domaine du trading de paires de devises, mais aussi par des logiciels prêts à l'emploi.
Si vous faites spécifiquement référence à GARCH, la boîte à outils Matlab appelée"Econometrics" est GARCH.