L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3363

Nouveau commentaire
 
mytarmailS #:

Il s'agit essentiellement d'états, il y en a trois : commerce normal, très bon et juste bon.

Je savais que c'était simple.

Les valeurs sont-elles constantes ou dynamiques ?

A répondu à cette question.

 
fxsaber #:

Je savais que c'était simple.

Répondre à cette question.


Prenons l'exemple de la moyenne, qui possède un paramètre - la période.

Ce paramètre peut être une constante ou être modifié selon une formule.

Si j'ai bien compris, les paramètres sont des constantes ?

 
mytarmailS #:

Prenons l'exemple de la moyenne, qui possède un paramètre - la période.

Ce paramètre peut être constant ou modifié en fonction d'une formule.....

Si j'ai bien compris, les paramètres sont des constantes ?

Je ne connais pas cette terminologie. Cinq paramètres optimisés dans MT5-tester.

 
fxsaber #:

C'est ainsi que l'on peut expliquer n'importe quoi. Évidemment, il n'y a rien de concret à dire. Pour ma part, je pense qu'il s'agit d'un ajustement. Parce que le début de la "dérive" vers la gauche coïncide très largement avec le point de départ de l'Échantillon. Dans une telle situation, le OOS peut s'expliquer de cette manière, bien sûr.


C'est également le cas de l'EURUSD. L'OOS de droite correspond aux quatre derniers mois de 2023. L'OOS correspond au reste de l'année 2023.

Y a-t-il d'autres possibilités d'explication ? 😀 Le graphique ne permet pas de dire quoi que ce soit de précis, n'est-ce pas ?

Vous pouvez calculer les chances d'une sur-optimisation correcte via un peu de loup-garou. Combien de fois la sur-optimisation s'est-elle soldée par un bénéfice sur le forward au cours d'un mois, et combien de fois s'est-elle soldée par une perte. Cela vous donnera un peu de confiance financière et de bravade.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Vous pouvez calculer les chances d'une sur-optimisation correcte par le biais d'un "wolf-forward". Combien de fois la sur-optimisation s'est-elle soldée par un bénéfice sur le forward au cours d'un mois, et combien de fois s'est-elle soldée par une perte. Cela vous donnera une certaine confiance financière et une certaine bravade.

Peut-être qu'une telle méthode permettrait de confirmer ou d'infirmer l'hypothèse selon laquelle le marché a changé chez Sample et que, par conséquent, le bon OOS à droite n'est pas un coup de chance. Merci, je vais y réfléchir.

 
mytarmailS #:


Prenons l'exemple de la moyenne, qui possède un paramètre - la période.

Ce paramètre peut être constant ou modifié en fonction d'une formule.....

Si j'ai bien compris, les paramètres sont des constantes ?

Constants, ils ne changent pas après l'optimisation.
 
fxsaber #:

Je ne connais pas cette terminologie. Cinq paramètres optimisés dans MT5-tester.

Il est peut-être utile de rechercher un paramètre et une formule pour calculer vos paramètres optimisés. Sur la base des résultats de l'optimisation. Bien sûr, c'est compliqué.
 
Valeriy Yastremskiy #:
Il est peut-être judicieux de rechercher un paramètre et une formule permettant de calculer les paramètres optimisés. Sur la base des résultats de l'optimisation. Bien sûr, c'est compliqué.
+
C'est ce que j'essayais de dire, mais je voulais qu'il comprenne.
Les gens n'accordent de valeur qu'à leurs propres suppositions.
 
fxsaber #:

Peut-être qu'une telle méthode permettrait de confirmer ou d'infirmer l'hypothèse selon laquelle le marché a changé chez Sample, et donc que le bon OOS sur la droite n'est pas un coup de chance. Merci, je vais y réfléchir.

Oui, si vous déplacez la fenêtre d'échantillonnage vers l'arrière, toutes les courbes OOS changeront, à peu près comme dans la régression polynomiale, sa prédiction saute comme un fou lorsque vous déplacez la fenêtre. Plus les paramètres opt ou le degré du polynôme sont élevés, plus ce saut est important. L'idéal serait d'avoir une optimisation si rapide que l'on puisse déplacer la fenêtre avec la souris et l'examiner immédiatement. Je pense que vous avez fait quelque chose comme ça avec le meilleur intervalle.

Dans le dernier article, j'ai proposé une variante pour rendre l'entraînement plus stable pour le MO. En d'autres termes, moins de réentraînements. Mais le rendement en souffre.

Il s'agit du compromis biais-variance, lorsque l'augmentation des paramètres TS entraîne une dérive sur les nouvelles données, et que leur diminution entraîne une plus grande variance des prédictions. Les optimiseurs locaux ne peuvent pas comprendre cela.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Oui, si vous déplacez la fenêtre d'échantillonnage vers l'arrière, toutes les courbes OOS changeront, tout comme dans la régression polynomiale, sa prédiction saute comme un fou lorsque vous déplacez la fenêtre. Plus les paramètres opt ou le degré du polynôme sont importants, plus ce problème se pose. L'idéal serait d'avoir une optimisation si rapide que l'on puisse déplacer la fenêtre avec la souris et la regarder immédiatement. Je pense que vous avez fait quelque chose comme ça avec le meilleur intervalle.

Dans le dernier article, j'ai proposé une variante pour rendre l'entraînement plus stable pour le MO. En d'autres termes, moins de reconversions. Mais la rentabilité en pâtit.

Il s'agit du compromis biais-variance, lorsque l'augmentation des paramètres du TS entraîne une dérive sur les nouvelles données, et que leur diminution entraîne une plus grande dispersion des prédictions. Les optimiseurs locaux ne peuvent pas comprendre cela.

Tout est beaucoup plus simple.

Ils ont ajusté quelque chose à une partie d'un processus aléatoire non stationnaire, sans se rendre compte que toute partie d'un processus non stationnaire n'a rien à voir avec toute autre partie d'un processus non stationnaire. Par conséquent, les résultats obtenus sur d'autres segments sont arbitraires : ils peuvent être bons ou mauvais, mais en réalité, le sandwich tombe TOUJOURS dans le beurre.

Par ailleurs, le concept de "dispersion" se réfère à un processus aléatoire stationnaire.

1...335633573358335933603361336233633364336533663367336833693370...3399
Nouveau commentaire
Raison: