L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2062
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Non, ça ne marche pas, ça ne marche pas !
Quoi qu'il en soit, la façon dont je vois notre problème ... nos paramètres TS ne sont pas adaptés aux nouveaux mouvements de prix ...
1) nous devons développer un module qui prendra les caractéristiques objectives du marché "module ОХ" ...
2) des règles de comportement adaptées à l'état actuel doivent être élaborées pour chaque état "module ОХ".
Il est possible de générer les données suivantes
Х - le statut de "module ОХ".
Y(cible) - comportement adéquat
3) former le modèle afin qu'il produise un comportement adéquat pour chaque état
On dirait une RL classique ?
Non, ça ne marche pas, ça ne marche pas ((
Quoi qu'il en soit, la façon dont je vois notre problème ... nos paramètres TS ne sont pas adaptés aux nouveaux mouvements de prix ...
1) nous devons développer un module qui prendra les caractéristiques objectives du marché "module ОХ" ...
2) des règles de comportement adaptées à l'état actuel doivent être élaborées pour chaque état "module ОХ".
Il est possible de générer les données suivantes
Х - le statut de "module ОХ".
Y(cible) - comportement adéquat
3) former le modèle afin qu'il produise un comportement adéquat pour chaque état
Alors, qu'est-ce qui s'avère être un RL classique ?
RL ne fonctionne pas dans un environnement aléatoire. Il est nécessaire de chercher des ensembles, de trouver des modèles saisonniers.
Les fluctuations de la volatilité intrajournalière entravent la recherche de modèles intrajournaliers. Je dois me débarrasser d'eux d'une manière ou d'une autre. Méthodes possibles :
1) Réajuster les incréments pour tenir compte de la volatilité intrajournalière.
2) Passez à un nouveau moment intraday, dans lequel la variance croît uniformément.
3) Utilisation d'un motif en zigzag. Les valeurs des genoux ne dépendent pas des fluctuations de la volatilité. Les meilleurs temps dépendent bien sûr de la volatilité (ils sont plus fréquents lorsque la volatilité est élevée), mais ces grappes disparaissent lors du passage au temps uniforme.
1) Réajustez les incréments pour tenir compte de la volatilité de l'heure de la journée.
Comment le voyez-vous ?
Comment le voyez-vous ?
Recherchez Di - le carré moyen des incréments pour la i-ème minute de la journée. Divisez ensuite tous les incréments par leur di=sqrt(Di) correspondant. Nous additionnons les incréments au carré et recherchons les écarts par rapport au SB dans la nouvelle série. Le prix est faussé, mais le temps ne change pas.
Recherchez Di - le carré moyen des incréments pour la i-ème minute de la journée. Divisez ensuite tous les incréments par leur di=sqrt(Di) correspondant. Additionnez les incréments au carré et recherchez les déviations par rapport au SB dans la nouvelle série. Le prix est faussé, mais le temps ne change pas.
Montrez-moi le code et le résultat sur les graphiques, car ce n'est pas très clair.
Recherchez Di - le carré moyen des incréments pour la i-ème minute de la journée. Divisez ensuite tous les incréments par leur di=sqrt(Di) correspondant. Additionnez les incréments au carré et recherchez les déviations par rapport au SB dans la nouvelle série. Le prix sera faussé, mais le temps ne changera pas.
Mais le résultat ne changera pas en fonction du nombre d'échantillons pris lors du calcul de la moyenne ?
Montrez le code et le résultat sur les graphiques, ce n'est pas très clair.
Je comprends que vous calculez la moyenne pour des minutes spécifiques, mais la moyenne sera différente - pour une semaine, un mois, une année.
Le résultat ne changerait-il pas avec le nombre d'échantillons dans le calcul de la moyenne ?
Bien sûr que oui. Calculer sur l'intervalle qui nous intéresse, mais pas trop petit (deux mois et plus).
Montrez le code et le résultat sur les graphiques, ce n'est pas très clair.
Ce n'est pas difficile, je suis sûr que vous pouvez le faire. La seule chose que vous devriez considérer est close[i]-open[i] au lieu declose[i]-close[i-1] afin d'éviter les écarts et les sorties de cotations.