L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 791

[Ivan Negreshniy]

Je ne suis pas un commercial (pas une publicité), mais la bande-annoncen' estpas encore commerciale :
Ne me dites pas que c'est réel avec une durée totale de négociation de plus de 3 mois.

Bien sûr, il s'agit d'un compte de démonstration ... Maintenant, nous testons le réseau neuronal P-Net, j'ai déjà écrit à ce sujet, il s'agit d'un nouveau développement breveté aux États-Unis et en Europe, malheureusement je ne peux pas encore divulguer, mais la vidéo, pas encore commercial (pas de publicité).

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

[Vizard_]

Mihail Marchukajtes: En attente des objections aux amendements et aux changements...

J'ai beaucoup aimé ! Pas d'objections, de corrections, de changements.
Merci pour l'effort, le monde a brillé de nouvelles couleurs ! Merci !

[Mihail Marchukajtes]

Vizard_:

C'est très bien. Pas d'objections, de corrections, de changements.
Merci pour tout votre travail, le monde a pris un nouvel éclat. Merci !

Je ne vous reconnais pas. Êtes-vous vraiment vous ou pas vous ????

[Renat Akhtyamov]

Ivan Negreshniy:

Bien sûr, il s'agit d 'un compte de démonstration... Maintenant, nous testons un réseau de neurones P-Net, j'ai déjà écrit à ce sujet, il s'agit d'un nouveau développement breveté aux États-Unis et en Europe, malheureusement je ne peux pas encore divulguer, mais la vidéo, pas encore commercial (pas de publicité).

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

mais alors quel est le but ?

[Vizard_]

Mihail Marchukajtes:

Je ne vous reconnais pas. Êtes-vous vraiment vous ou pas vous ????

Je le suis bien sûr. Si les idées sont brillantes, je ne suis pas un troll. Dites-moi autre chose, s'il vous plaît.

[Mihail Marchukajtes]

Voici le contenu de l'article que je veux écrire. Le reste demain, car je suis déjà à minuit...

Contenu

1. Introduction.
2. Analyse et justification du choix de l'orientation. Régression ou classification.
3. Exigences pour la variable de sortie. Règles de base pour la construction
4. Analyse du domaine et recherche d'un ensemble maximal de variables explicatives.
5. Pré-traitement des données, recherche de variables significatives pour la fonction cible.
6. Formation de modèles, récupération d'une liste de modèles.
7. Exigences de base pour déterminer les performances du système.
8. Traits et évaluation préliminaire des modèles obtenus.
9. Évaluation de l'information mutuelle. Sélection d'un modèle significatif.
10. Mise en service du modèle. Évaluation du site de l'EIE.

[Yuriy Asaulenko]

Renat Akhtyamov:
Ne me dites pas que c'est réel avec une durée totale de transaction de plus de 3 mois.

Il n'y a pas de différence entre réel et non réel. Avec une modélisation et des tests adéquats, la réalité n'est pas très différente du test. En fait, il n'est absolument pas nécessaire que le réel évalue le système.

Toute la question porte sur l'adéquation du modèle et du test.

[Mihail Marchukajtes]

Yuriy Asaulenko:

Il n'y a pas de différence entre réel et non réel. Avec une modélisation et des tests adéquats, la réalité n'est pas très différente du test. En fait, il n'est absolument pas nécessaire que le réel évalue le système.

Toute la question porte sur l'adéquation du modèle et du test lui-même.

Le moyen le plus sûr de s'assurer de la concordance entre le réel et le test est de travailler sur la première mesure sans utiliser le zéro. Je l'ai essayé moi-même :-)

[Renat Akhtyamov]

Yuriy Asaulenko:

Il n'y a pas de différence entre réel et non réel. Avec une modélisation et des tests adéquats, la réalité n'est pas très différente du test. En fait, il n'est absolument pas nécessaire que le réel évalue le système.

Toute la question est celle de l'adéquation du modèle et du test lui-même.

Voir

c'est pourquoi il n'est pas réel

[Vizard_]

Mihail Marchukajtes:

Voici le contenu de l'article que je veux écrire. Le reste demain, car je suis déjà à minuit...

Contenu

1. Introduction.
2. Analyse et justification du choix de l'orientation. Régression ou classification.
3. Exigences pour la variable de sortie. Règles de base pour la construction
4. Analyse du domaine et recherche d'un ensemble maximal de variables explicatives.
5. Pré-traitement des données, recherche de variables significatives pour la fonction cible.
6. Formation de modèles, récupération d'une liste de modèles.
7. Exigences de base pour déterminer les performances du système.
8. Traits et évaluation préliminaire des modèles obtenus.
9. Évaluation de l'information mutuelle. Sélection d'un modèle significatif.
10. Mise en service du modèle. Évaluation du segment CB.

Cool. Non, écrivez maintenant, ici même, vous avez eu une révélation aujourd'hui...