L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2076

 
mytarmailS:

vous devriez écrire une énumération aléatoire de tout et en tirer des enseignements, sélectionner ce qui est apprenable + la génétique pour raccourcir la recherche, et laisser l'ordinateur pendant quelques mois.....

je suis sur le point d'écrire un article sur l'échantillonnage aléatoire en python

donc il y a ça.)

https://www.mql5.com/ru/articles/8642

Je prévois de le comparer avec le RNN, le CNN, etc. Mais d'abord, il faut faire quelques modifications supplémentaires sur le catbust.

Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход
Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход
  • www.mql5.com
Градиентный бустинг является сильным алгоритмом машинного обучения. Суть метода заключается в построении ансамбля слабых моделей (например, деревьев принятия решений), в которых (в отличие от бэггинга) модели строятся не независимо (параллельно), а последовательно. Говоря простым языком, это означает, что следующее дерево учится на ошибках...
 
mytarmailS:


Je pense qu'il est préférable de ne pas chercher un motif après le motif, mais de chercher un rebond du prix lié à ce motif, c'est beaucoup plus difficile à formaliser, mais cela me semble


Nous pouvons calculer sur l'historique combien de pourcent de la croissance des prix a été à un certain modèle (moyenne arithmétique, moyenne quadratique), par exemple.

 
Evgeniy Chumakov:

Vous pouvez calculer sur l'historique le pourcentage d'augmentation des prix pour un modèle donné (moyenne arithmétique, écart-type) par exemple.

Vous pouvez simplement normaliser le modèle dans la plage 0-1, par exemple, puis normaliser l'espace par rapport à ce modèle, et c'est tout.

Vous voyez ce que je veux dire ?
 
mytarmailS:

vous pouvez simplement normaliser le modèle dans la plage 0-1, par exemple, puis normaliser l'espace par rapport à ce modèle, et c'est tout.

Vous voyez ce que je veux dire ?


Je ne comprends pas.

Ici, j'ai le modèle actuel :

motif 'long' = X ,

Modèle 'court' = B,

Événement passé = L.


Je peux utiliser l'histoire pour trouver quand c'était pareil.

Normaliser ensuite l'espace par rapport à ce modèle - par le type de fonction dans la fourchette fixe (ou là 25% en dessous du maximum, etc.).

 
Evgeniy Chumakov:

Je ne comprends pas.

Ecoute, c'est plus simple que ça, je me suis posé la question pendant des années aussi...

nous avons le x1 patren

x1 <- rnorm(40)

nous avons deux autres modèles x2 et x3 ils sont identiques à x1 mais avec une volatilité différente

x2 <- x1*3
x3 <- x1*6

nous considérons les 5 premiers points comme des motifs, tous les points suivants seront considérés comme l'espace relatif au motif

1) les motifs doivent se situer dans une seule fourchette, disons 0-1

normalisation

r01 <- function(x)    (x-min(x))  /  ( max(x) - min(x))

les trois modèles doivent être les mêmes

plot(   r01(x3[1:5])   ,t="l",lwd=50) 
lines(   r01(x2[1:5])   ,col=2,lwd=20) 
lines(    r01(x3[1:5])   ,col=3,lwd=10)

maintenant normaliser l'espace par rapport au motif

ceci est fait par la fonction r02

r02 <- function(x,y)    (y-min(x))  /  ( max(x) - min(x))

où " y " est un espace, et " x " n'est pas un modèle normalisé.

Ensuite, nous connectons les résultats des transformations des fonctions r01 et r02 dans une rangée (vecteur)

et on obtient un motif normalisé à l'intervalle 0-1 et l'espace est normalisé par rapport à ce motif.

plot(c(r01(x3[1:5]),r02(x = x3[1:5],x3[-c(1:5)]))  ,t="l",lwd=10) 
lines(c(r01(x2[1:5]),r02(x = x2[1:5],x2[-c(1:5)])),col=2,lwd=5) 
lines(c(r01(x1[1:5]),r02(x = x1[1:5],x1[-c(1:5)])),col=3,lwd=2)


les similarités doivent être recherchées non pas par corrélation mais par métrique euclidienne

eucliden.distance <- function(x1, x2) sqrt(sum((x1 - x2) ^ 2))

plus la valeur est petite, plus les motifs sont proches les uns des autres

 

Je vois que c'est différent.

Votre modèle décrit le prix, tandis que le mien décrit les segments (plus courts, plus longs). Si un motif est égal à un B, alors seul le même B lui est identique.

L'espace autour du motif est bien sûr différent en raison de la volatilité, mais je n'en ai pas besoin car je me soucie de la formalité (plus court ou plus long).

 
Evgeniy Chumakov:

Je vois que c'est différent.

Vous avez un modèle qui décrit le prix, j'ai des segments (plus courts, plus longs). Si un motif est égal à un B, alors seul le même B lui est identique.

Quelle différence ça fait ce que vous comparez ?

Votre schéma 10-20-10 et 20-40-20 est-il le même ou non ?

 
mytarmailS:

Quelle différence cela fait-il que l'on compare ?

Votre modèle de taille 10-20-10 et 20-40-20 est-il le même ou non ?


Quelle taille ? J'ai plusieurs modèles clairement décrits, mais ils sont tous différents, par exemple 0110 et 1001.

 
Evgeniy Chumakov:


Quelle taille ? J'ai plusieurs patrons clairement décrits et ils sont tous différents, comme 0110 et 1001.

Eh bien, les sections sont les vôtres.

 у меня отрезки (короче,длиннее)

10 bougies - 20 bougies - 10 bougies

ne pas ralentir)

 
mytarmailS:

Eh bien, les sections sont les vôtres.

10 bougies - 20 bougies - 10 bougies

ne pas ralentir)



Quelles bougies sont 10-20-10 ?

Raison: