L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2485

 
mytarmailS #:

acheter l'ue pour une demi-journée minimum .

section humour: un signal de ma part))

Vous avez eu de la chance avec le col ?
 
Renat Akhtyamov :
Avez-vous pu effectuer des recherches ?
Non, je n'ai toujours pas trouvé d'où proviennent ces valeurs.
 
mytarmailS #:
Non, je n'ai jamais trouvé d'où viennent ces valeurs

étrange, très étrange.

Envoyez-moi un lien dans votre boîte de réception, je vais essayer demain.

 
Renat Akhtyamov #:

C'est bizarre. Plutôt bizarre.

Envoyez-moi le lien dans votre e-mail, je vais essayer demain.

Donc le lien vers le site de la page précédente, vous l'avez ouvert vous-même, ou je ne comprends pas.
 
mytarmailS #:
Donc sur la dernière page se trouve le lien du site web, vous l'avez ouvert vous-même, ou je ne comprends pas... ou vous n'avez pas ouvert la démo ?
Non, yandex.
 
JeeyCi #:

Veuillez également répondre à ma question clinique (vous avez lu mes pensées hier et posté votre façon de travailler avec les données alors que j'avais déjà examiné cette méthode - merci)... MAIS la question demeure : cette méthode est utilisée pour classer, donc je suppose, les caractéristiques - en avez-vous besoin... que classez-vous, si ce n'est un secret ? LN(Close/Open) ? et qu'enseignez-vous ?

-Si c'est un secret, je comprendrai. "Savoir-faire" ?

p.s. Je vais me jeter sur quelques liens pour orienter le sujet (ce ne sont pas vraiment mes statistiques après tout, bien que ces dernières puissent être mises dans un "modèle environnemental", probablement) :

Introduction à l'IA

Énoncé et solutions possibles à la tâche de formation des réseaux de neurones

Prétraitement des données

Un ensemble de méthodes

Oui, il s'agit bien d'une méthode de classification, où j'entraîne le modèle à reconnaître la véracité ou la fausseté des signaux de la stratégie sous-jacente. En d'autres termes, lorsque l'on travaille avec des classifications, la stratégie de base doit faire partie de la TS. La stratégie elle-même peut être absolument quelconque, le même croisement de barres et tous les modèles ont des signaux corrects et incorrects à 50/50. La tâche de la classification consiste à déterminer quels signaux sont réellement vrais et lesquels sont faux. Lisez mon article, il y est décrit en détail !
Секвента ДеМарка (TD SEQUENTIAL) с использованием искусственного интеллекта
Секвента ДеМарка (TD SEQUENTIAL) с использованием искусственного интеллекта
  • www.mql5.com
В этой статье я расскажу, как с помощью "скрещивания" одной очень известной стратегии и нейронной сети можно успешно заниматься трейдингом. Речь пойдет о стратегии Томаса Демарка "Секвента" с применением системы искусственного интеллекта. Работать будем ТОЛЬКО по первой части стратегии, используя сигналы "Установка" и "Пересечение".
 
Mihail Marchukajtes #:
Lisez mon article où il est expliqué plus en détail !

merci pour le lien et l'article... si les données de ClucterDelta sont la base, c'est un début rassurant... mais Spot ne fonctionne pas toujours comme Futures (en ce qui concerne le forex)...

MAIS la base de la conclusion sur la véracité/fausseté du signal, pour autant que je comprenne, est toujours basée sur Bayes... ?

A propos, voici(c.20) l'effondrement de mes tentatives de calculer le graphique NS (en ayant entré les distributions des prix des options) :

L'inférence bayésienne diffère de l'inférence statistique traditionnelle en ce qu'elle préserve l' incertitude . ..

La vision bayésienne du monde interprète la probabilité comme une mesure de la vraisemblance d'un événement, c'est-à-dire le degré de certitude que nous avons que l'événement se produira.

... bien que ses paramètres (la distribution existante) puissent aussi être essayés en entrée, probablement - probablement alors se tourner vers la classification multiclasse
Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация - pythobyte.com
Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация - pythobyte.com
  • pythobyte.com
Автор оригинала: Usman Malik. Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация Это третья статья в серии статей на тему “Создание нейронной сети с нуля в Python”. Создание нейронной сети с нуля в Python Создание нейронной сети с нуля в Python: Добавление скрытых слоев Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация Если […]
 
JeeyCi #:

merci pour le lien et l'article... Si les données ClucterDelta sont la base, c'est un début encourageant... sauf que le Spot ne fonctionne pas toujours comme le Futures (en ce qui concerne le forex)...

MAIS la base de la conclusion sur la véracité/fausseté du signal, pour autant que je comprenne, est toujours basée sur Bayes... ?

À propos, voici(c.20) l'effondrement de mes tentatives de comprendre le graphique NS (en ayant entré les distributions des prix des options) :

... bien que ses paramètres (distribution existante) puissent aussi être essayés en entrée, probablement - probablement alors se tourner vers la classification multiclasse
Pour le moment, je n'utilise plus ClusterDelta car je suis passé à Moex et là, ces informations sont gratuites et il y a aussi des informations sur l'OI, mais pour ce qui est des options, vous devez introduire les valeurs des paramètres de sourire, qui sont 3. La courbure, la pente et la valeur au niveau de la grève centrale et non pas les valeurs elles-mêmes mais leur évolution dans le temps. C'est ce que je n'ai toujours pas, hélas, et alors la stratégie sera presque gagnante !!!!!. Il me semble que ....
 

Mihail Marchukajtes

j'ai trouvé la force/le courage de regarder votre code (il y a souvent plus de vérité dans le code que dans tous les manuels) - pouvez-vous me dire ce que sont ces multiplicateurs dans vos Classifiers en double décision variable - sont-ils des poids ?... et comment les avez-vous trouvés à l'origine ? c'est-à-dire pourquoi exactement ceux-là ?

ou mieux encore, commentez s'il vous plaît - quelles variables prend-il, et le code de la fonction

double getBinaryClassificator1(double v0,double v1,double v2,double v3) 
  {
   double x0=2.0 *(v0+327.0)/650.0-1.0;
//Variable v1 got under reduction
   double x2 = 2.0 * (v2 + 397.0) / 828.0 - 1.0;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 121.0) / 264.0 - 1.0;
   double decision=1.5260326743246075*x0
                   -0.13861638107404117 * sigmoid(x0)
                   -0.06391652777916389 * sigmoid(x2)
                   -0.44591870340615364 * sigmoid(x0 + x2)
                   +0.14661031327032664*sigmoid(x3)
                   -0.024191375335575492*sigmoid(x0+x3);
   return decision;
  }

Merci d'avance !

p.s.

1. je vois que vous utilisez une fonction sigmoïde (en forme de S) comme fonction d'activation... elle est "souvent utilisée comme fonction de compression"...

2.
Mihail Marchukajtes #:
... non pas les valeurs elles-mêmes, mais leur évolution dans le temps.

Peut-être serait-il préférable de dire "au carré" ?

 

Au fait, la volatilité est la volatilité (en tant que risque non systémique), mais le risque systémique n'a pas été aboli...

La volatilité des marchés financiers n'est pas synonyme de risque.

p.s.

bien que, bien sûr, un trader gagne de l'argent sur la volatilité... imho

Волатильность финансовых рынков не то же самое, что риск
  • 2014.06.20
  • Long/Short
  • long-short.pro
Один из первых вопросов, которые я обычно получаю, когда обсуждаю приведенные к волатильности динамические импульсные модели, заключается в том, сокращается ли динамическое окно, на котором основаны наши модели, когда волатильность увеличивается на рынке, и расширяется ли, когда волатильность уменьшается? Я думаю, это потому, что у большинства...