L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2169

 
Maxim Dmitrievsky:

Vous faites des choses géniales) Je vais commencer à regarder lundi, à mes favoris.

Merci ! Au moins quelque chose pour diluer le raisonnement "théorique"...

 
welimorn:

Si vous en avez besoin, voici un petit script qui calcule l'aire relative sous l'intersection des courbes de la distribution des valeurs d'une caractéristique pour deux clusters.

Je pense que c'est une bonne mesure pour choisir la méthode d'éclaircissement, l'analyse de la cible, les caractéristiques et qui sait quoi encore.

area_overlap est jaune sur l'image.

le sujet est devenu sérieux )

voici une méthode de lecture plus avancée (mais prometteuse)

https://ml4trading.io/chapter/19

il s'agit de densités et de la façon dont vous pouvez échantillonner les caractéristiques et les étiquettes d'un postérieur en utilisant un autoencodeur. Il est également possible de transposer les espaces caractéristiques en fonction de vos goûts.

en particulier les CVAE (autoencodeurs variationnels conditionnels) sont intéressants.

Machine Learning for Trading
Machine Learning for Trading
  • Stefan Jansen
  • ml4trading.io
Learn to extract signals from financial and alternative data to design and backtest algorithmic trading strategies using machine learning.
 

+ décorrélation totale des caractéristiques via des noyaux de convolution aléatoires.

Je veux transférer la partie réponse à mql, afin qu'il soit possible d'obtenir de nouvelles caractéristiques du modèle formé, dans le terminal.

https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/transformation/plot_rocket.html

l'étendue des travaux, en général

RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) — pyts 0.12.dev0 documentation
  • pyts.readthedocs.io
The RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) algorithm randomly generates a great variety of convolutional kernels and extracts two features for each convolution: the maximum and the proportion of positive values. This example...
 

Après seulement quelques expériences jusqu'à présent, la conclusion est :

l'échantillonnage du modèle génératif puis l'apprentissage à partir de ces échantillons est très bon (mais jusqu'à présent, je n'ai utilisé que le GMM (modèle de mélange gaussien), pas l'autoencodeur)

la décorrélation des caractéristiques via ROCKET est correcte, il y a une amélioration de la généralisabilité

 
Maxim Dmitrievsky:

qu'est ce que tu veux voir ? voici le vrai tc sur MoD de mon article. La formation n'est que de 1 mois, puis la généralisation pendant 2 ans. Et c'est réel et ça marche

Croisements et transactions MAK ainsi que sur ma capture d'écran

et pourquoi devrais-je le montrer au testeur ?

Vous pouvez montrer le commerce //démo ou réel, cela n'a pas d'importance.

 
Renat Akhtyamov:

montrer l'intersection des MAs et des trades comme sur ma capture d'écran

et pourquoi aurais-je besoin de le montrer au testeur ?

montrez-moi votre commerce //démo ou réel, cela n'a pas d'importance

montrez-moi d'abord le vôtre (démo ou réel), pendant un mois, un signal en direct sur ce service

ou ne pas faire de bogart.

 
kaban_:
Les réseaux neuronaux ont-ils une quelconque utilité, fonctionnent-ils pour le trading ?

Non, ce n'est pas le cas, le MO ne fait que rendre plus ou moins "scientifiquement" clair le fait que dans les prix purs, il n'y a presque aucune information sur l'avenir provenant du changement. Il y a des "traces" bien sûr, des miettes, mais elles ne sont pas prévisibles, le spread / commission mange tout et la raison n'est pas les algorithmes mais les données.

Les grands fonds spéculatifs ont des milliers de fois plus de données (téraoctets par jour) et ils négocient des HFT, donc vous pouvez construire un petit pain à partir des miettes, et nous ***simplement, toutes sortes de nouveaux cadres et ***différents des réseaux sociaux.

 
Maxim Dmitrievsky:

montrez votre premier (démo ou réel), dans un mois, un signal en direct sur ce service

ou ne chicanez pas

tu ne peux pas le faire sur le moût, c'est pourquoi tu ne le montres pas

Et si vous échouez, pourquoi conseillez-vous les gens ici ?
 
Renat Akhtyamov:

on ne peut pas le faire sur le moût, c'est pour ça qu'on ne le montre pas.

Si vous échouez, pourquoi continuez-vous à donner de bons conseils aux gens ?

Allez-vous surveiller ? Ou allez-vous continuer à crier ?

Je ne donne pas de conseils à qui que ce soit.

Vous feriez mieux d'apprendre le russe.
 
Maxim Dmitrievsky:

Vous allez surveiller ou vous allez continuer à éternuer ?

Je ne conseille rien à personne.

glouglouter

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