L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 786
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À propos des États - c'est très juste.
J'ai écrit une fois un exemple éphémère comme celui-ci. Il y a une sorte de lac, il y a des poissons qui nagent dedans, ils s'accrochent à la surface avec leurs nageoires, ce qui provoque des vagues, en plus le vent souffle. Et nous voulons deviner quand la prochaine vague va arriver.
Nous ne savons peut-être pas ce que sont les poissons et leurs mouvements, le vent et d'autres choses, mais nous savons qu'IL Y A, et que les vagues ne sont qu'une conséquence de CES mouvements. Qui sont-ils ? Je ne sais pas, mais nous pouvons essayer de déterminer analytiquement leur position et leur trajectoire, l'effet sur les vagues.
Au final, de manière éphémère, nous avons un processus (les ondes) avec des états cachés (les poissons).
Ou spécifiquement nous avons un prix avec les marionnettistes.
À propos des États - c'est très juste.
J'ai déjà écrit un tel exemple éphémère ici. Il y a un lac où les poissons nagent et utilisent leurs nageoires pour attraper les vagues de surface, et le vent souffle. Et nous voulons échanger ces mêmes ondes.
Nous ne connaissons peut-être pas les poissons et leurs mouvements, le vent et d'autres choses, mais nous savons que QUI EST, et que les vagues ne sont que la conséquence de CES mouvements. Qui sont-ils ? Je ne sais pas, mais nous pouvons essayer de déterminer analytiquement leur position et leur trajectoire, l'effet sur les vagues.
Au final, de manière éphémère, nous avons un processus (les ondes) avec des états cachés (les poissons).
Ou spécifiquement nous avons un prix avec les marionnettistes.
Eh bien, c'est sur ça que se base toute la RL que vous détestez :)
Il y a un environnement inconnu et un agent qui essaie d'y faire quelque chose et qui acquiert de l'expérience, en recherchant des modèles, en passant d'un état à l'autre.
RL est un surdoué, le plus brutal et le plus impitoyable. Il ne possède aucune des propriétés nécessaires pour prédire les séries temporelles non stationnaires.
Merci !
J'ai failli ne pas y entrer.
Merci !
J'ai failli ne pas y entrer.
Vous vous basez sur des jugements à la con sans même entrer dans le sujet.
Bien sûr, il n'y a rien qui soit présenté sur un plateau d'argent.
Et vous n'avez pas un overfit dur dans vos méthodes, on pourrait penser :)) overfit ou pas overfit
Je pense que vous pouvez vous entraîner sur chaque barre, puis regarder le résultat de la prévision entraînée et s'il y a un modèle que la prévision fonctionne mieux à un certain moment, alors vous pouvez utiliser uniquement cette plage de temps à l'avenir.
Si vous travaillez dans une certaine fenêtre, vous devez utiliser le même temps. Le reste des barreaux entre les fenêtres sont nuls. Je me disais, puisque l'article sur BOO a peu de chances de voir le jour, et qu'il a une bonne introduction. Je vais demander à Rashid et s'il m'en donne l'occasion, je le posterai ici, au BW et je vérifierai la capacité prédictive de la régression.
Ce n'est pas ce qui sera dans X barres qui importe, mais ce qui était dans 10 barres, c'est-à-dire que si X pips ont été atteints dans 10 barres, alors nous ouvrons.
Tu confonds ton cul avec ton pouce. Désolé pour ça. Je vous demande sincèrement d'exprimer de manière adéquate vos pensées et vos arguments contre, le cas échéant. Vous avez tout à fait raison, nous allons revenir 10 mesures en arrière pour obtenir la prévision 10 mesures plus tard. C'est ainsi que tous les TS-NS sont généralement construits.
Nous construisons d'abord la prévision. Nous obtenons sa valeur, puis nous décidons des actions à entreprendre à cette valeur ou à celle.....
Si vous travaillez dans une fenêtre particulière, vous devez enseigner à ce moment-là. Le reste des barreaux entre les fenêtres sont nuls. Je me disais, puisque l'article sur BO a peu de chances de voir le jour, et qu'il a une bonne introduction. Je vais demander à Rashid et s'il m'en donne l'occasion, je le posterai ici, à BO et vérifierai la capacité prédictive de la régression.
Vous confondez le caca avec le doigt. Je suis désolé. Je vous prie de formuler correctement vos pensées et vos arguments contre eux, si vous en avez. Vous avez tout à fait raison, nous allons regarder 10 mesures en arrière pour obtenir une prédiction 10 mesures plus tard. C'est ainsi que tous les TS-NS sont généralement construits.
Nous construisons d'abord la prévision. Nous obtenons sa valeur et ensuite nous décidons de l'action à entreprendre à telle ou telle valeur.....
Hmmm.... Je suis probablement en train de penser à comment gagner de l'argent et le système va faire une prédiction sur la position d'une barre par rapport à une autre... Je ne comprends pas pourquoi on ne veut pas travailler avec le take profit.
Vous vous basez sur des jugements à la con sans même entrer dans le sujet.
Bien sûr, il n'y a rien qui soit présenté sur un plateau d'argent.
Et dans les méthodes supervisées, il n'y a pas de surajustement difficile, comme on pourrait le penser :))) surajustement ou précision nulle.
Dans les modèles d'enseignants, je sais ce qu'est la suralimentation et comment y remédier.
Je n'ai jamais vu quoi que ce soit sur la suralimentation chez vous et le premier jugement sur le sujet vient de Doc, et il ne jette pas les mots aux vents et a une très bonne compréhension de la suralimentation.
Réfutons donc concrètement les propos de Doc, sans émotion.
On étudie le premier fichier, de préférence avec une validation croisée, puis on regarde en dehors de ce fichier. Et il est souhaitable d'avoir plus d'une centaine d'affaires.