Je n'ai rien trouvé à ce sujet et j'en ai été étonné. Quelqu'un a-t-il déjà développé un algo de pseudo reconnaissance de forme qui en fait détecte des successions de régressions linéaires avec une analyse de proba pour savoir si on est dans un cas similaire ou non ?
A l'origine de cette question, j'ai fait un tuto sur un réseau de neurones de reconnaissance de formes, mais en réalité mon ordi n'arrivait pas à le faire tourner dans un temps raisonnable. Je précise j'ai un i7 de 2GHz et en gros il lui a fallu quasi 2 heures pour apprendre sur une bonne série. Ok, c'étaient de vraies images dans le tuto (donc en réduisant les variables ca irait + vite), et le cpu ne tournait qu'à 50%, mais là c'était vraiment trop long. Donc pour faire un apprentissage en temps réel, il faudrait une puissance de calcul x10 ou x100 peut-être même + (je n'en ai aucune idée, mais en tout cas ça ne me semble pas faisable avec mes moyens matériels), et je n'en ai pas les moyens de me payer une ferme de serveurs.
Autre souci, un réseau de neurones reste une boite noire, même si j'ai pu trouver des tutos pour faire du "rétro apprentissage", c'est pas si simple.
Donc pour moi les réseaux de neurones est une mauvaise idée même si j'ai pu lire plusieurs articles de personnes indiquant être intéressés par le sujet.
Seconde part de la question, j'avais fait plusieurs algo de détection d'accélération et de décélération à base de comparaison de MM sur des horizons de temps différents, mais en réalité la seule qu'il faisait c'était identifier les zones de sur-vente.
Précision importante, je n'ai jamais couplé ces algos avec de l'analyse de supports et résistances, donc c'était peut-être ça la solution avec les MM, mais le souci c'est que quand on se lance dans la détection des supports et résistances, on risque assez rapidement de se heurter à la question du support ou de la résistance à prendre en compte à un instant T, et la méthode de choix me semble peu aisée.
J'ai aussi essayé des tonnes d'indicateurs sans succès. Du coup je me tourne vers la détection de formes.
Avez-vous déjà fait des choses similaires (avec des successions de régression linéaire, avec réseaux de neurones ou toute autre méthode) ?