L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 3139
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il peut être
le barde fonctionne-t-il via un vps ?
il peut être
il sait déjà parce que je lui ai donné l'information, on peut lui apprendre à la volée ce qu'il ne savait pas avant... après lui avoir donné cette connaissance, j'ai chargé une nouvelle session et il connaissait déjà ce paquet )) cool.
Messieurs, nous ne devrions pas oublier ou réaliser que....
Dès qu'un robot, quel qu'il soit, se trouve sur le marché réel, ses actions deviennent prévisibles et transparentes pour le marché, parce qu'il est intégré dans le système général de négociation et qu'à partir de ce moment, les signaux sont émis par un algorithme de tarification adaptatif plutôt que par des données historiques mortes.
Il est facile d'ajuster/modéliser le prix en fonction de la situation dans laquelle le robot donnera de l'argent.
Et ce sera plus souvent que dans le testeur, 100% du temps.
Regardez votre solde obtenu avec MO ;))))
à plusieurs reprises à la hausse et à la baisse.
Je vous le dis tout net : un drainer typique, alias le graal du testeur.
Un tel TS ne fonctionnera jamais dans la vraie vie.
il sait déjà parce que je lui ai donné l'information, on peut lui apprendre à la volée ce qu'il ne savait pas avant... après lui avoir donné cette connaissance, j'ai chargé une nouvelle session et il connaissait déjà ce paquet )) cool
drôle
est-ce que le barde fonctionne sur vps ?
vpn oui
Un vaisseau traverse l'univers en direction de Mars.
Les moteurs à photons l'ont accéléré jusqu'à la limite et il se déplace par inertie.
Un cosmonaute est assis au sommet du vaisseau, un drapeau dans la main gauche.
De sa main droite, il lance un boulon d'un diamètre de M40 avec une accélération de 5 mètres par seconde.
La question est de savoir ce qu'il advient du boulon. Qu'arrive-t-il au boulon ?
А. Il retrouve son écrou.
Б. Il volera à une vitesse constante.
В. Volera avec accélération.
Г. Collera au gant de l'astronaute.
Д. Sera le premier à atteindre Mars.
Е. Reviendra sur Terre.
P.Z.
Apprendra à utiliser des machines et commencera à contrôler le cosmonaute, à l'aide d'un vaisseau spatial ?
blague
Il est bête comme ses pieds, mais il apprend différemment des autres modèles, et je pense que lorsqu'il apprendra, ce sera brutal.
Un vaisseau traverse l'univers en direction de Mars.
Les moteurs à photons l'ont accéléré jusqu'à la limite et il vole par inertie.
Un cosmonaute est assis au sommet du vaisseau, un drapeau dans la main gauche.
De sa main droite, il lance un boulon d'un diamètre de M40 avec une accélération de 5 mètres par seconde.
La question est de savoir ce qu'il advient du boulon. Qu'arrive-t-il au boulon ?
А. Il retrouvera son écrou.
Б. Volera à une vitesse constante.
В. Il volera avec une accélération.
Г. Collera au gant de l'astronaute.
Д. Sera le premier à se rendre sur Mars.
Е. Reviendra sur Terre.
P.Z.
Apprendra à utiliser des machines et commencera à contrôler le cosmonaute, au moyen d'un vaisseau spatial ?
Il est bête comme ses pieds, mais il apprend différemment des autres modèles. Je pense que lorsqu'il apprendra, ce sera brutal.
Analyse de l'article de Prado sur la reconversion de
http://csinvesting.org/wp-content/uploads/2015/02/The-Probability-of-Backtest-Overfitting-6.pdf
Bard :
L'essentiel de la méthode des auteurs consiste à utiliser la validation croisée pour estimer à quel point le modèle change lorsque de nouvelles données sont ajoutées. Si le modèle change beaucoup, cela signifie qu'il est surentraîné sur les données d'apprentissage et qu'il est susceptible d'être surentraîné sur les données de test.
La méthode des auteurs fonctionne comme suit :
La méthode des auteurs est plus précise que les méthodes traditionnelles d'estimation de l'overfitting, telles que le holdout, car elle prend en compte les modifications du modèle lorsque de nouvelles données sont ajoutées. La méthode holdout estime le surentraînement en se basant uniquement sur les données d'entraînement et de test, mais ne tient pas compte des changements de modèle lorsque de nouvelles données sont ajoutées.
La méthode des auteurs peut être utilisée pour estimer la probabilité de surentraînement de n'importe quel modèle d'apprentissage automatique. Elle peut être utilisée pour estimer la probabilité de surentraînement d'un modèle qui prédit les cours de la bourse, d'un modèle qui classifie les images ou de tout autre modèle d'apprentissage automatique.
option 2 ====================================
La méthode proposée par les auteurs repose sur l'idée d'utiliser la validation croisée pour estimer à quel point le modèle change lorsque de nouvelles données sont ajoutées. Si le modèle change beaucoup, cela signifie qu'il est surentraîné sur les données d'apprentissage et qu'il est susceptible d'être surentraîné sur les données de test.
Afin d'estimer la probabilité de surentraînement, les auteurs utilisent une méthode de validation croisée appelée validation croisée k-fold. Dans cette méthode, les données sont divisées en k parties égales. Le modèle est ensuite entraîné sur k-1 parties des données et la partie restante des données est utilisée pour les tests. Ce processus est répété k fois et les résultats des k tests sont combinés pour obtenir une estimation de la précision du modèle.
Une fois l'estimation de la précision du modèle obtenue, les auteurs l'utilisent pour estimer la probabilité de surentraînement. Pour ce faire, ils calculent la variance des estimations de la précision. Plus la variance est élevée, plus la probabilité de surentraînement est grande.
Les auteurs montrent que leur méthode peut être plus précise que les méthodes traditionnelles d'estimation du surentraînement, telles que la rétention. Ils montrent également que leur méthode peut être utilisée pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres pour le modèle.
Voici les étapes utilisées par les auteurs pour estimer la probabilité de surentraînement :
Les auteurs montrent que leur méthode peut être utilisée pour estimer la probabilité de surentraînement pour une variété de modèles d'apprentissage automatique, y compris la régression linéaire, la régression logistique et les arbres de décision. Ils montrent également que leur méthode peut être utilisée pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres pour ces modèles.
Dans l'ensemble, la méthode proposée par les auteurs est un outil précis et utile pour estimer la probabilité de surentraînement. La méthode des auteurs peut être utilisée pour estimer la probabilité de surentraînement d'un modèle et pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres pour le modèle.
option 3 =========================================
La méthode des auteurs est basée sur l'idée d'utiliser la validation croisée pour estimer à quel point le modèle change lorsque de nouvelles données sont ajoutées. Si le modèle change beaucoup, cela signifie qu'il est surajusté sur les données d'apprentissage et qu'il est susceptible d'être surajusté sur les données de test.
Pour démontrer la précision de leur méthode, les auteurs l'ont appliquée à la prédiction des cours boursiers. Ils ont comparé les résultats de leur méthode à ceux de holdout et ont montré que leur méthode prédit avec plus de précision les cours des actions.
Les auteurs ont également montré que leur méthode peut être utilisée pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres du modèle. Ils ont utilisé leur méthode pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres pour un modèle d'apprentissage automatique qui prédit les prix des actions. Ils ont montré que leur méthode permet de sélectionner des hyperparamètres qui conduisent à un modèle plus précis.
Dans l'ensemble, les auteurs ont montré que leur méthode d'estimation de la probabilité de surentraînement est un outil précis et utile pour le backtesting. La méthode des auteurs peut être utilisée pour estimer la probabilité de surentraînement du modèle et pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres pour le modèle.
Voici les étapes de la méthode des auteurs :
La méthode des auteurs est plus précise que les méthodes traditionnelles d'estimation du surajustement, telles que la méthode "holdout", car elle tient compte du changement de modèle lorsque de nouvelles données sont ajoutées. La méthode holdout n'estime le modèle que sur l'ensemble d'apprentissage et sur l'ensemble de test. Cela signifie que la méthode holdout ne peut pas tenir compte du changement de modèle lorsque de nouvelles données sont ajoutées.
La méthode des auteurs peut également être utilisée pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres du modèle. La méthode de maintien ne peut pas être utilisée pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres du modèle parce qu'elle ne tient pas compte des changements de modèle lorsque de nouvelles données sont ajoutées.
Dans l'ensemble, la méthode des auteurs est un outil précis et utile pour le backtesting. La méthode des auteurs peut être utilisée pour estimer la probabilité de surajustement du modèle et pour sélectionner les meilleurs hyperparamètres du modèle.