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Indicateurs réactifs

par ArMen » 14 mai 2020 10:15

Bonjour à tous,
J'ai choisi de me lancer dans la programmation d'une aide à la décision.
Ce sera en python, avec les algorithmes les plus récents et les plus puissants du moment en deep learning: LSTM, XGBoost et régression linéaire, qui ont l'avantage de garder en mémoire des données sur de longues périodes.
Il y a beaucoup d'exemples élaborés sur Github, mais la plupart échouent parce qu'ils n'entrent que la clôture comme paramètre. D'autres tentent des stratégies, mais uniquement avec des moyennes mobiles...
Je suis à la définition du projet, et des finalités recherchées: pour l'instant, une prédiction du Cours de clôture pour le jour suivant, l'heure suivante.
Plus tard, si les problèmes de flux de données peuvent être réglés, pourquoi pas l'appliquer à la minute...
L'idée n'est pas pour l'instant de faire un robot, mais un indicateur fiable sur lequel s'appuyer.
Est-ce que certains parmi vous travaillent sur python et font ce genre de chose?

Par ailleurs, j'aimerais pouvoir être agressif sur les ordres, et donc d'éviter les indicateurs qui se réveillent en retard, comme tous ceux qui sont à base de moyenne mobile.
Lesquels aimez-vous et me recommanderiez-vous?
Je vous souhaite une excellente journée !

Re: Indicateurs réactifs

par Obi Wan Kenobi » 15 mai 2020 07:46

les indicateurs ont toujours un décallage, le mieux que tu as et le plus réactif sont tes yeix je pense, on peut trader sans aucun indicateur, c'est souvent des béquilles pour nous rassurer

Re: Indicateurs réactifs

par ArMen » 15 mai 2020 23:13

Mais oui... Tu as parfaitement raison.

Re: Indicateurs réactifs

par HellionReign » 16 mai 2020 15:21

+1 :top: :mercichinois:
C'Est Exactement Pareil Que Pour Les Bâtons, Au Ski. ;)

:roll: Au Début, Pleins D'Indicateurs En Redondance,
Plus Tu Montes En Grade, Moins Tu En As Besoin. ;) :mercichinois:

Re: Indicateurs réactifs

par ArMen » 20 mai 2020 20:59

Ca tourne!
Après plusieurs jours de travail intensif, aidé par un lumbago, mon premier moteur fonctionne !
Injection des historiques dans tensorflow, avec LSTM, et calculs sur les 68 cœurs de la carte graphique.
Les premières prédictions ne sont pas déconnantes.
Prochaine étape: affiner les paramètres et voir si l'iA décèle des patterns et calculer la précision.

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