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y a til des pratiquants pour échanger ?
Je ne connais pas.
J’utilise des algorithmes de renforcement par apprentissage.
J’utilise des algorithmes de renforcement par apprentissage.
Salut Benoist,
En fait il s'agit de systèmes basés sur du réseau de neurones (LSTM = Long short term memory) Utilisés pour les prévisions statistiques (datas économiques) et pour la prévision de texte sur smartphone par exemple.
Le principe mathématique de la FFT (Transformée de Fourier, du nom du mathématicien Joseph Fourier). C'est utilisé à la base en audio dans le traitement du signal (c'est mon domaine en fait), et des concepteurs américains ont eu l'idée de développer cela pour le trading. Il s'agit en fait de modéliser un système cyclique et de le décomposer en une somme de sinusoïdes avec les périodes variables. Cela donne un résultat d'approximation potentiel du futur de la courbe de cours avec une probabilité définie (qui peut être significative ou pas).
En ce basant sur ces principes, il est possible d'estimer un niveau et une probabilité de cours futur sur base d'un historique proche (60 datas passées maxi pour ne pas polluer le résultat avec des datas trop anciennes).
Voila. Bon dimanche
En fait il s'agit de systèmes basés sur du réseau de neurones (LSTM = Long short term memory) Utilisés pour les prévisions statistiques (datas économiques) et pour la prévision de texte sur smartphone par exemple.
Le principe mathématique de la FFT (Transformée de Fourier, du nom du mathématicien Joseph Fourier). C'est utilisé à la base en audio dans le traitement du signal (c'est mon domaine en fait), et des concepteurs américains ont eu l'idée de développer cela pour le trading. Il s'agit en fait de modéliser un système cyclique et de le décomposer en une somme de sinusoïdes avec les périodes variables. Cela donne un résultat d'approximation potentiel du futur de la courbe de cours avec une probabilité définie (qui peut être significative ou pas).
En ce basant sur ces principes, il est possible d'estimer un niveau et une probabilité de cours futur sur base d'un historique proche (60 datas passées maxi pour ne pas polluer le résultat avec des datas trop anciennes).
Voila. Bon dimanche
Merci pour ta pédagogie
Intéressant. Merci
Fast Fourier Transform.
Benoist utilise des algorithmes d'apprentissage par renforcement ?
@Benoist par curiosité, tu as créé l'algorithme toi même ?
L'apprentissage par renforcement est un sujet passionnant mais n'est pas toujours le plus simple en pratique. Je me souviens avoir essayé de créer une IA jouant aux échecs, ça aurait nécessité plus d'une année d'entraînement en continu sur mon ordi pour arriver à un bon niveau...
Et @Kayrnh concernant les LSTM, tu trouveras sur le web divers tutos à ce sujet mais je ne sais pas ce que ça vaut en pratique.
L'apprentissage par renforcement est un sujet passionnant mais n'est pas toujours le plus simple en pratique. Je me souviens avoir essayé de créer une IA jouant aux échecs, ça aurait nécessité plus d'une année d'entraînement en continu sur mon ordi pour arriver à un bon niveau...
Et @Kayrnh concernant les LSTM, tu trouveras sur le web divers tutos à ce sujet mais je ne sais pas ce que ça vaut en pratique.
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