Y a-t-il un modèle dans ce chaos ? Essayons de le trouver ! Apprentissage automatique sur l'exemple d'un échantillon spécifique. - page 29
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Il s'agit d'un système purement personnel qui n'a rien à voir avec les données que j'ai fournies, car vous n'avez pas utilisé d'autres données pour l'analyse, n'est-ce pas ?
Je joins un fichier - veuillez y appliquer le modèle que vous avez préalablement entraîné - le résultat m'intéresse.
PR=183856 +trades=693 -trades=18
A spread=0 et commission=0.
Votre génétique est donc responsable des données introduites dans les entrées du réseau ? Et les données elles-mêmes sont le biais de la série temporelle ?
J'ai déjà écrit la réponse à la première question... :) Pas de biais.
Salutations, RomFil.
De même, pour les différentes parties des graphiques, nous avons besoin de différentes profondeurs d'échantillons introduits dans l'entrée des réseaux neuronaux. En d'autres termes, les réseaux neuronaux ayant des profondeurs d'échantillonnage différentes ont une précision différente dans les différentes parties du graphique. Le "bon" comité permet donc de répondre correctement sur toute la longueur des échantillons. Et surtout, c'est ce comité lui-même qui détermine cette exactitude. Peut-être s'agit-il déjà des rudiments de l'IA... :)
Intéressant.
Je m'entraîne et compare moi-même sur 5,10,20,50 mille lignes et chacun trade différemment avec des résultats différents. Les combiner est une idée intéressante. Faites-vous une moyenne ?
En général, si vous faites la moyenne des différents modèles de trading, ils se contredisent et commencent à trader moins souvent, seulement lorsque la majorité est d'accord.
Comment 5 à 10 modèles peuvent-ils déterminer eux-mêmes l'exactitude des résultats ? Vous voulez dire "moyenne" ?
PR=183856 +trades=693 -trades=18
A spread=0 et commission=0.
Essayez d'appliquer le modèle sur ces données et je ne vous torturerai plus avec ça :)
Il s'agit d'un système purement personnel qui n'a rien à voir avec les données que j'ai fournies, car vous n'avez pas utilisé d'autres données pour l'analyse, n'est-ce pas ?
Je joins un fichier - veuillez y appliquer le modèle que vous avez préalablement entraîné - le résultat m'intéresse.
Il s'avère que les données n'ont pas d'importance...
En fait, le graphique formé par cet algorithme
ressemble à ceci (et à chaque exécution, un graphique différent est obtenu pour des raisons connues) :
Traine échantillonne les 10000 premières valeurs, les 2000 restantes sont un test.
Le résultat est le suivant :
PR=406206 +trades=299 -trades=34
C'est la fin de l'histoire. Tous mes vœux de réussite et mes rêves se réalisent.
Salutations, RomFil.
Essayez d'appliquer le modèle sur ces données à nouveau et je ne vous torturerai plus avec ça :)
PR=116823 +trades=977 -trades=16
La réponse à la première question a déjà été écrite ... :) Pas de décalage.
Cordialement, RomFil.
Vous écrivez vous-même " Oui, des valeurs presque pures, des profondeurs différentes, des fenêtres différentes, etc.
Le résultat est le suivant :
PR=406206 +trades=299 -trades=34
Il y a 2000 signaux sur le graphique, mais vous en avez 333 dans la description - ou je ne comprends pas quelque chose encore une fois....
Ok, si c'est le graphique du dernier échantillon, il s'avère que le modèle formé sur l'EURUSD fonctionne parfaitement sur 3 instruments de change différents, y compris le cross. Je pense qu'il est temps de recevoir un prix Nobel !
C'est la fin de l'histoire. Tous nos vœux et nos rêves se réalisent.
Salutations, RomFil.
Merci pour cette soirée intéressante, et tous mes vœux vous accompagnent !
PR=116823 +trades=977 -trades=16
choc, choc.
En réalité, le graphique généré par cet algorithme ressemble à ceci (et à chaque lancement, un graphique différent est obtenu pour des raisons bien connues) :
Sur un graphe aléatoire et en s'entraînant dessus ?
Intéressant.
J'enseigne et je compare moi-même sur des lignes de 5, 10, 20, 50k et chacun négocie différemment avec des résultats différents. Les combiner est une idée intéressante. Faites-vous une moyenne ?
En général, si vous faites une moyenne des modèles de trading, ils se contredisent les uns les autres et commencent à trader moins souvent, seulement quand la plupart d'entre eux sont d'accord.
Comment 5 à 10 modèles peuvent-ils déterminer eux-mêmes l'exactitude des résultats ? Voulez-vous dire "moyenne" ?
Vous posez les bonnes questions ! :)
Mais je ne révélerai pas ce secret. :) Mais je dirai une chose : c'est le résultat du comité lui-même qui détermine la "justesse" de tel ou tel réseau. Pas de moyenne.