L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2728
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Je pense que fxsaber a écrit que les problèmes commencent avec des rotations importantes. Peut-être que vos CT ont été victimes d'une trop grande popularité auprès des rédacteurs).
au choix des intervalles d'entraînement (d'optimisation)
nous pouvons partir du modèle classique de marche aléatoire, dont nous ne nous sommes pas éloignés et dans lequel les écarts sont de ~2*sqrt(T). (deux correspond aux restes de tendances).
Il est remarquable en ce que
(a) il est scalable (exactement les mêmes paraboles, les mêmes lignes que sur la capture d'écran resteront en passant aux TFs et ticks inférieurs),
(b) nous comparerons les résultats directement et directement avec lui de toute façon
(c) il a des intervalles caractéristiques. Le même foyer de la même parabole.
ce sont les intervalles sur lesquels il faut s'orienter.
Techniquement, c'est tout à fait possible, je suppose. La question est de savoir comment interpréter les résultats d'une telle expérience.
Matstat propose de nombreux tests pour vérifier l'homogénéité des échantillons, par exemple. Si je comprends bien votre terminologie, bien sûr.
Et qu'est-ce qui ne va pas avec ces critères ?
J'ai sauvegardé mais pas mis en œuvre link1, link2, link3.
Quel est le problème avec ces critères ?
J'ai conservé mais pas mis en œuvre les critères ref1, ref2, ref3.
Les critères sont assez bons. On peut y ajouter le test de Kolmogorov-Smirnov, qui est le plus populaire.
Il s'agit des principes de formation d'échantillons comparables, qui n'ont rien à voir avec les critères eux-mêmes.
Les critères sont assez bons. Nous pouvons ajouter le test de Kolmogorov-Smirnov comme le plus populaire.
Il s'agit des principes de formation d'échantillons comparables, qui n'ont rien à voir avec les critères eux-mêmes.
En quoi cela n'est-il pas pertinent ? Si les critères changent avec la taille de l'échantillon, alors l'échantillon doit être forcé à respecter les critères nécessaires. Il y a quelque chose que je ne comprends pas...
à la sélection des intervalles de formation (optimisation)
nous pouvons partir du modèle classique de marche aléatoire, dont nous ne nous sommes pas éloignés et dans lequel les écarts sont de ~2*sqrt(T). (deux correspond aux restes de tendances)
Il est remarquable en ce que
(a) il est scalable (exactement les mêmes paraboles, les mêmes lignes que sur la capture d'écran resteront quand on passera aux TFs et ticks inférieurs),
(b) nous comparerons les résultats directement et directement avec lui de toute façon
(c) il a des intervalles caractéristiques. La même astuce de la même parabole
ce sont les intervalles sur lesquels il faut s'orienter.
Pour tout point on peut spécifier la valeur de d, à laquelle il deviendra le foyer (je ne parle même pas de la dépendance du foyer au rapport des échelles de prix et de temps).
En quoi cela n'est-il pas pertinent ? Si les critères changent en fonction de la taille de l'échantillon, alors l'échantillon doit être chargé dans les bons critères. Je ne comprends pas.
Un critère n'est en fait qu'une formule dans laquelle vous placez les échantillons qui vous intéressent afin de les comparer. C'est vous qui décidez des échantillons à comparer, pas le critère.
Pour tout point, vous pouvez spécifier la valeur de d, à partir de laquelle il devient le point focal) A propos de la dépendance du point focal par rapport au rapport des échelles en termes de prix et de temps, je n'ai même pas de bégaiement)
c'est une question de métrique, combien de minutes (ticks) correspondent à 1 point, que considérer comme l'angle pi/4 et pourquoi ; mais de cette façon vous pouvez glisser vers le mal-aimé de TC Ghana :-)
et ainsi - toutes les monnaies correspondent exactement à la loi déviation=2*sqrt(T). Ce qui n'est pas surprenant
Un critère n'est essentiellement qu'une formule dans laquelle vous devez substituer les échantillons qui vous intéressent afin de les comparer. C'est vous qui décidez des échantillons à comparer, pas le critère.
Vous pensez que le critère n'a pas de sens ? Prenez dix échantillons de tailles différentes et comparez-les - choisissez celui qui présente la meilleure performance sur plusieurs indicateurs responsables de la similarité/similarité/homogénéité des échantillons.
Pensez-vous que le critère n'a pas de sens ? Nous prenons dix échantillons de tailles différentes et nous les comparons - nous choisissons celui qui a la meilleure performance sur plusieurs indicateurs responsables de la similarité/similarité/homogénéité des échantillons.
Le sens n'est pas dans les critères, mais dans la manière dont ils sont utilisés. Votre façon de les utiliser n'est pas claire du tout - qu'est-ce que vous comparez avec quoi et dans quel but).