Tout simplement que son jeu de données aléatoires n'était pas vraiment aléatoire mais pseudo-aléatoire avec une ou des règles sous-jacentes.Soyons clair, cela n'empêche pas Safir d'être un bon logiciel mais à force de vouloir trop démontrer, PO a démontré l'indémontrable !
Spoiler:
xxxx, avec des cfds à risque limité, ça serait peut être "jouable", tu crois ? (on se retrouverait dans des conditions d'exécution des ordres limites).
Sinon, ses données aléatoires, c'était des datas qu'il avait acheté issus d'expériences nucléaires (de mémoire), donc pas de biais comme peut l'avoir les fonctions RANDOM de la plupart des logiciels / langages. Sur Excel par exemple, la fonction RANDOM est biaisée et ce n'est pas du "vrai" aléatoire qui est fourni...
Sinon, ses données aléatoires, c'était des datas qu'il avait acheté issus d'expériences nucléaires (de mémoire), donc pas de biais comme peut l'avoir les fonctions RANDOM de la plupart des logiciels / langages. Sur Excel par exemple, la fonction RANDOM est biaisée et ce n'est pas du "vrai" aléatoire qui est fourni...
Oui mais quand je vois certains relevés de trades de Benoist... la plupart des trades durent quelques secondes, très bien; mais certains durent 30-40 minutes... voir plus !!! ça veut donc dire qu'il y a un gros Draw Down sous jacent avant qu'il ne soit résorbé... le tout pour gagner 1 Point... la prise de risque me semble disproportionnée !!!
Sauf erreur, je ne crois pas que safir visait à gagner un point par trade.
Safir commence par déterminer les points d'entrée et de sortie optimums en se servant de l'indicateur zigzag sur des données historiques.
Ensuite, il attribue un poids (ou un coefficient) à chaque indicateur pour que le système de prise de décision colle au plus près des points d'entrée-sortie optimum.
Et quand le système est lancé, il est toujours dans le marché, dans un sens ou dans l'autre, en fonction de ces points d'entrées-sorties.
Safir commence par déterminer les points d'entrée et de sortie optimums en se servant de l'indicateur zigzag sur des données historiques.
Ensuite, il attribue un poids (ou un coefficient) à chaque indicateur pour que le système de prise de décision colle au plus près des points d'entrée-sortie optimum.
Et quand le système est lancé, il est toujours dans le marché, dans un sens ou dans l'autre, en fonction de ces points d'entrées-sorties.
Spoiler:
Bon, en tout cas même si de très nombreuses pistes ont déjà été explorées, nous avons décidé de nous lancer dans cette expédition.
Évidemment en cas de succès (ou d'échec), nous n'en ferons certainement pas une activité de consulting...
Et j'arrête de troller le fil d'épitaf, sorry
Évidemment en cas de succès (ou d'échec), nous n'en ferons certainement pas une activité de consulting...
Et j'arrête de troller le fil d'épitaf, sorry
@Euraed
Pour la première question je ne le dit pas (sinon je n'esquiverais pas la remise en doute et je n'ai pas envie de prouver quoi que se soit en montrant quoi que se soit), Environs 6000 à 12000 sous-jacents (action support d'option, le trade est fait sur option, les trades sont peu nombreux car uniquement sur des situations rarissimes, ce qui fait que je cherche à m'étendre à d'autres pays que les usa). Pas besoin de mise à jour importante (autre que technique), il marche bien sur backtest de 94 à 2015 et marche parfaitement depuis en live et marchera encore dans 20 ans. Ni range, ni trend ce n'est pas du directionnel mais de l'arbitrage.Avec le meilleur de tes robots, quel est le taux de rendement annuel ? (quel support ?) fonctionnent-ils dans tout environnement de trading (range, trend), sur le même sous-jacent ?
OK je vois, un arbitrage sur une grande masse doit effectivement très bien fonctionner quand on a trouvé la bonne solution darwinienne.
Pour ma part, je n'ai besoin d'aucune preuve. Ta réponse est déjà indicative, j'imagine bien. Merci.
Pour ma part, je n'ai besoin d'aucune preuve. Ta réponse est déjà indicative, j'imagine bien. Merci.
Je ne voudrais pas encombrer cette file, mais je trouve cet article (qui parle de matériel) intéressant :
https://www.wired.com/2017/04/building-ai-chip-saved-google-building-dozen-new-data-centers/We just released a paper on the performance of our TPUs. These are special chips that make running neural networks 15 to 30 times faster than GPUs or CPUs and are 30 to 80 times more power efficient. If you compare that to the rate of progress of GPUs recently, this means that these chips are like GPUs 10 years from the futureThis is one of the perks of working at Google, you literally live in the future.
je viens de lire la file et c est tres interressant . Bravo a tous .
Spoiler:
ladefense, relancer cette file est une bonne idée, mais cela n'a rien à voir : ici Epitaph, qui est un programmeur ayant largement dépassé le stade de ce qui peut être fait avec prt, envisage une technologie encore bien au delà de ce pour quoi sont conçus les langages "habituels" de programmation. Et qui nécessite aussi des moyens matériels à la hauteur...
- plataxis
Bon il y a quand meme un petit rapport ...mais tu as raison , je met mon message en spoiler .

Bon il y a quand meme un petit rapport ...mais tu as raison , je met mon message en spoiler .
Cette file peut être clôturée 
Pour ladefense : Toujours sur l'élasticité, tu ne laches rien
je te l'ai déjà dis, le temps est très important pour moi. Je dois savoir où est ma place et je dois m'y tenir. Une fois dans la bonne unité de temps, tu te prends deux axes, un signal, et tu peux imaginer tes élastiques se détendre.
Pour ladefense : Toujours sur l'élasticité, tu ne laches rien
Sujets similaires
Trading algorithmique, deep learning, level 2 market data
par Amarantine » 21 juil. 2023 14:11 (1 Réponses)
par Amarantine » 21 juil. 2023 14:11 (1 Réponses)
