L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2617
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Je n'écris pas souvent non plus, je lis plus souvent...
Je suis allé sur quant.stackexchange par exemple
vous tapez réseau neuronal dans le moteur de recherche
etlire des questions sur les réseaux neuronaux et des réponses intelligentes.
Je ne reçois pas de bêtises, tout est clair et précis, pour une écriture inintelligente ils vous donnent un "moins", c'est l'idéal !
Ce serait la même chose ici s'il n'y avait pas le marché. Les développeurs y sont allés, ce n'est pas rentable pour eux de partager et d'écrire, mais ils aiment lire ;) Aujourd'hui, le forum est davantage un appendice de la partie technique de la plateforme, la partie commerciale se trouvant sur la place de marché.
Oui... Ils aiment lire. Ils aiment prendre mais pas partager.
La démarche logique serait donc de faire de la rétro-ingénierie du TS à partir du Marché, y compris avec l'aide du MO.
Ce n'est pas si simple...
Les stratégies rentables ne se négocient pas dans une fenêtre mobile, donc vous ne pouvez pas les simuler avec une MO parce que par standard les AMOs travaillent avec des données tabulaires, et les données tabulaires sont essentiellement un calcul de choses dans une fenêtre mobile...
Voici un exemple tiré du plafond : Appelons cela " Stratégie rentable " : Attendre la cassure du bas hebdomadaire, puis revenir en arrière et attendre une sorte de configuration de chandelier - entrer...
Comment pouvez-vous trouver un tel modèle dans le MO si vous avez des données en tableau, c'est-à-dire que vous cherchez les n dernières bougies, la réponse est rien.
Bien sûr, vous pouvez créer des traits pour cette "stratégie rentable" afin qu'elle fonctionne, mais vous devez connaître cette stratégie pour créer des traits pour elle et nous ne la connaissons pas...
Il n'y a que deux algorithmes qui peuvent résoudre ces problèmes, peut-être un seul... Mais il y a
Ce n'est pas si simple...
Les stratégies rentables ne se négocient pas dans une fenêtre mobile, donc vous ne pouvez pas les simuler avec une MO parce que par standard les AMOs travaillent avec des données tabulaires, et les données tabulaires sont essentiellement un calcul de choses dans une fenêtre mobile...
Voici un exemple tiré du plafond : Appelons cela " Stratégie rentable " : Attendre la cassure du bas hebdomadaire, puis revenir en arrière et attendre une sorte de configuration de chandelier - entrer...
Comment pouvez-vous trouver un tel modèle dans le MO si vous avez des données en tableau, c'est-à-dire que vous cherchez les n dernières bougies, la réponse est rien.
Bien sûr, vous pouvez créer des traits pour cette "stratégie rentable" afin qu'elle fonctionne, mais vous devez connaître cette stratégie pour créer des traits pour elle et nous ne la connaissons pas...
Il n'y a que deux algorithmes qui peuvent résoudre ces problèmes, peut-être un seul... Mais il y a
un super backtester en python est apparu - j'en veux un pour mon rca))
Cela dépend de la stratégie. Si vous utilisez des sources externes comme les actualités, alors oui, c'est plus difficile. Si elle se base uniquement sur le prix, alors c'est probablement une question de temps.
La façon dont tout le monde utilise le MO, c'est juste un outil de mémoire stupide qui regarde les 5 à 10 dernières bougies, et il ne peut rien tirer de ces données, c'est un fait.
La façon dont tout le monde utilise le MO, c'est juste un outil de mémoire stupide qui regarde les 5-10 dernières bougies, et il ne peut rien prendre de ces données, c'est un fait.