L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1805
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Je ne veux pas m'embêter, je ne veux pas me synchroniser avec les données du testeur... ugh :) bien que... que diable !
l'actualité du testeur est un mustJe n'en ai pas trouvé d'autre, et j'ai moi-même téléchargé le fichier il y a environ 4 mois)))).
oui c'est clair
la question est de déterminer le temps de la persistance TS - si vous pouvez le déterminer, alors tout est OK - négocié son temps - enseigné - négocié - enseigné ...
Je n'ai pas assez de données pour le test, c'est pourquoi je suggère de vérifier à la fois le côté droit et le côté gauche, bien que cela n'ait pas de sens de regarder profondément dans l'historique, la volatilité change tout le temps, c'est pourquoi seulement quelques années sont pertinentes, au moins j'utilise la génétique pour les options à 1,5 an, le test à terme pour 6 mois, parfois pour un an, plus d'un an TS a un grand drawdown - pas celui que je voudrais.
Il n'y a pas de signes qualitatifs, je dois inventer un vélo. Si le 5X est rejeté du plateau, il s'agit de toute façon d'un bon modèle.
Y a-t-il un moyen de savoir quand les paramètres d'apprentissage changent ? Quelque chose entre les deux doit être nécessaire, en dehors des diverses erreurs. S'il n'y a qu'un seul algorithme, vous devez avoir des résultats intermédiaires.
Y a-t-il un moyen de savoir quand les paramètres d'apprentissage sont modifiés ?
Je ne sais pas, c'est automatique. Si vous connaissez la différence entre les transactions rentables et les transactions perdantes, vous pouvez dire, d'après le prix total, que la situation se dégrade.
Je ne sais pas, c'est tout automatique. Vous pouvez dire par le ratio de transactions rentables/perteuses, le revord total, que ça a commencé à moins bien fonctionner.
En retard comme toujours, c'est un gros problème. Il te faut des béquilles. Peut-être devrait-on utiliser différents modèles mathématiques pour vérifier lequel est le meilleur.
Je ne sais pas, c'est tout automatique. Vous pouvez dire par le ratio de transactions rentables/perteuses, la révision totale, que ça a commencé à moins bien fonctionner.
Vous ne devez pas augmenter mais diminuer la période d'apprentissage.
Le retard, comme toujours, est important. Des béquilles sont nécessaires. Peut-être vérifier avec différentes matrices et voir quand celle qui est la meilleure ?
il s'agit de modèles d'espace d'état, qui fonctionnent aussi de temps en temps.
Eh bien, ce sont des modèles d'espace d'état, ils fonctionnent dans certains cas, aussi.
Eh bien, nous avons une tâche de temps minimum pour déterminer ce qui ne va pas avec la série) Initialement, on suppose que la série stationnaire avec une moyenne mobile décrite par le modèle matriciel donnera des résultats suffisants avec MO. Si nous changeons les paramètres du modèle matriciel, il n'y a rien d'anormal et la période avant l'apprentissage est acceptable. Lorsque nous cassons / changeons le modèle, nous avons un tracé gauche non correct pour le nouveau modèle, et nous ne connaissons pas exactement la période d'apprentissage requise.
Nous avons besoin de quelque chose à l'intérieur du tutoriel, comme un indicateur.
Eh bien, nous avons une tâche de temps minimum pour déterminer ce qui ne va pas avec la série) Initialement, on suppose que la série stationnaire avec une moyenne mobile décrite par le modèle matriciel donnera des résultats suffisants dans le cas de la MO. Si nous changeons les paramètres du modèle matriciel, il n'y a pas lieu de s'inquiéter et la période avant apprentissage est acceptable. Lorsque nous cassons / changeons le modèle, nous avons un tracé gauche non correct pour le nouveau modèle, et nous ne connaissons pas exactement la période d'apprentissage requise.
Il faut quelque chose à l'intérieur de la formation, comme un indicateur.
J'ai réalisé plusieurs modèles, en fonction des valeurs des indices, chaque modèle pour une gamme particulière de valeurs induites. J'ai également remarqué que parfois cela fonctionne, parfois non.
a réalisé plusieurs modèles, en fonction des valeurs des inducteurs, chaque modèle pour une gamme spécifique de valeurs d'inducteurs. Parfois ça aide, parfois non.