Création d'un système de trading Python pour MT. - page 13
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Pour Alex, introdynamics en python.
installer la version 3.7 64 bit (je n'utilise pas anaconda et ne comprends pas pourquoi vous en avez besoin, c'est probablement pour les personnes trop intelligentes)
ouvrez une ligne de commande et tapez pip install catboost
ceci installera le catboost et vous donnera un avertissement sur les librairies manquantes.
Une autre option est de pip installer jupyter notebook (pip install jupyter notebook) ou jupyter lab
Googler pour plus de détails
Merci, je vais faire un essai.
Quel est le nom du paquet de l'énumération des paramètres ? Une sorte de "grille"...
Je ne sais pas, je l'ai installé à partir d'une vidéo YouTube.
Autre question : peut-on utiliser la ligne de régression actuelle pour calculer la distribution ? Pour ce faire, construisons 2 lignes de régression RegLine1 - du point final du tracé à une profondeur de 800 min, et une RegLine1 similaire à partir du point avec un décalage de 200 min en arrière.
On obtient le graphique :
Nous constatons que l'ancienne RegLine2 est presque identique à la nouvelle RegLine1, fraîchement tracée sur les dernières données.
Notez que ce n'est pas toujours le cas, cela peut être pire, mais les erreurs totales sont tout à fait acceptables et beaucoup plus faibles par rapport aux autres méthodes de simulation moyenne. Cependant, cette image est également assez typique.
Et, bien sûr, plus le décalage est faible, plus l'erreur est faible. Nous avons en quelque sorte pris le pire des scénarios pour voir le processus de divergence dans le temps.
Il y avait quelques astuces, mais nous laisserons cela de côté).
Bien joué, Yuri !
Vous avez repris l'une des questions fondamentales qui n'a pas fait l'objet de recherches approfondies dans le domaine de la T&C.
Quelle est la mesure de la tendance centrale dans un processus de marché ? Sur quel type de moyenne l'intervalle de confiance doit-il se baser ? Est-ce que je comprends bien votre recherche ?
Oui, oui, ce n'est pas le MA ou la médiane. J'utilise personnellement la WMA avec quelques poids. Et vos lignes de régression sont assez intéressantes à cet égard.
Ou êtes-vous en train de démontrer les capacités de Python ? Expliquez le but de votre sujet, s'il vous plaît.
2 lignes ne suffisent pas, 200 seraient mieux.
Je ne comprends pas. Qu'est-ce que tu veux dire ?
Je ne comprends pas. De quoi parlez-vous ?
Les petits trucs.
sur les petites astuces du métier.
C'est un autre sujet. Les coulisses et sans commentaires).
Ci-dessus écrit -Notez que ce n'est pas toujours le cas, cela peut être pire, mais les erreurs cumulées sont acceptables ...Acceptable pour mes besoins.C'est suffisant. Pour d'autres, je ne sais pas.
Au fait, et les objectifs ont été exprimés -les erreurs cumulées sont tout à fait acceptables, et nettement inférieures par rapport aux autres méthodes de simulation de la moyenne.
En complément de mon post précédent, j'ai regardé la distribution par rapport à la ligne de régression à 3000 points. À intervalles plus courts, il est très irrégulier.
En fait, elle est très instable, et sa forme change beaucoup d'une parcelle à l'autre, mais les écarts min et max restent à peu près aux mêmes niveaux. Bien, et il n'y a aucune trace des longues queues. Je ne tire aucune conclusion, voyez par vous-même.
Je peux seulement dire que les queues de distribution sont le résultat de nos actions et non une propriété du marché.
En complément de mon post précédent, j'ai regardé la distribution par rapport à la ligne de régression à 3000 points. A intervalles plus courts, il est très irrégulier.
En fait, elle est très instable, et sa forme change beaucoup d'une parcelle à l'autre, mais les écarts min et max restent à peu près aux mêmes niveaux. Bien, et il n'y a aucune trace des longues queues. Je ne tire aucune conclusion, voyez par vous-même.
Je peux seulement dire que les queues de distribution sont le résultat de nos actions et ne sont pas dues au marché.
Si les lignes ne se superposaient pas trop, tout irait bien.
quelle période et quel degré ?