L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3276

 
mytarmailS #:
C'est à peu près ça... comment ça ?

Qu'est-ce que o[0] ?
Oh, tout.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Oups, c'est ça
))
 

Bonjour, salle des machines !

J'ai également créé un puissant réseau neuronal.

Je l'ai entraîné pour le vol en pounddoll et le vol normal.


 
Alexander Ivanov #:

Bonjour la salle des machines !

J'ai moi aussi créé un puissant réseau neuronal.

Je l'ai entraîné pour le vol en pounddoll et le vol normal.

Puis-je voir l'historique des transactions afin de voir les transactions ?

 
Renat Akhtyamov #:

Puis-je consulter l'historique des transactions afin de voir les opérations effectuées ?


Je me suis entraîné sur pounddoll et c'est bien... Mais il n'y a pas beaucoup d'historique.

Mais je suis content.

 

Maintenant, je fais en sorte que le réseau neuronal s'entraîne lui-même au fur et à mesure des transactions.

Nous devrions avoir un robot intelligent, et nous n'avons pas besoin de l'entraîner chaque semaine.

 
Alexander Ivanov #:


Je me suis entraîné sur pounddoll, et c'est très bien. Mais il n'y a pas beaucoup d'historique.

Mais je suis content.

Est-ce que c'est une démo ? (stop 5-10 pips)

 
Renat Akhtyamov #:

S'agit-il d'une démo ?

Oui.

 
Alexander Ivanov #:

oui

Je vois.

Mais comment l'entraîner de manière à ce qu'il mange des pips de 100 points à 4 chiffres, est-ce possible ?

Je veux dire, s'éloigner des pips.
 
mytarmailS #:

à propos de la stratégie ansables

https://buildalpha.wordpress.com/2018/11/20/buildalpha-ensemble-strategies-reduce-overfitting-by-combining-strategies/

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Tout ce dont nous avons besoin, c'est d'une mesure du recyclage de la stratégie pour savoir si la stratégie fonctionnera sur de nouvelles données ou non, tout le reste peut être résolu....

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J'ai l'idée d'adopter plusieurs approches pour détecter le surentraînement, la mienne est basée sur auto.arima, Prado "PBO". J'ai l'idée de prendre plusieurs approches pour détecter le surentraînement, la mienne est basée sur auto.arima, Prado "PBO", quelque chose d'autre peut-être, de les intégrer comme prédicteurs et d'apprendre à AMO à prédire la probabilité de surentraînement et d'en faire une métrique.

Autre possibilité.

Extrêmement intéressant. Le surentraînement est le deuxième pilier de la MO. Le premier consiste à débarrasser les prédicteurs des déchets, ce qui est le plus simple. Mais il y a un troisième pilier, celui de l'anticipation. Ici, il n'y a pas de réflexion du tout.