Tuto : https://weblisto.com/fonctionnalite/e4b_partie_3_algorithmes_genetiques/
Vous imaginez une stratégie pour entrer dans les marchés au meilleur moment, à l'achat ou à la vente, dans l'espoir de réaliser des trades gagnants.
Pour cela, vous utilisez des indicateurs, des formules, des éléments mathématiques tels que les statistiques ou les probabilités, etc. que nous appellerons 'fonctions'.
Chacune de ces fonctions produira des résultats qui dépendent de paramètres spécifiques.
Quelles seront les meilleures valeurs de ces paramètres ?
A titre d'exemple, si nous avons 3 fonctions ayant chacune 4 paramètres et que chacun de ces paramètres peut prendre une valeur parmi 10, cela fait 10 à la puissance (3 x 4) possibilités, soit 120 milliards de possibilités : voilà, le problème est posé.
L'algorithme génétique prétend résoudre ce problème en effectuant un nombre réduit de tests.
____________________________________________________
Cette formation va vous faire construire un robot de trading automatique à partir de zéro.
Vous allez au fond de chaque ligne de code, vous maitrisez absolument tout.
Nous allons construire un robot de A à Z, mais surtout vous pourrez ajouter toutes les fonctionnalités que vous voulez, quitte à utiliser plusieurs ordinateurs pour soulager vos calculs.
Le développement est dirigé par les tests. Ces derniers sont fournis : à vous de coder pour qu'ils passent avec succès.
Utilisez le versionning avec GIT, pour tester vos idées sur d'autres branches sans risque de détruire le programme principal.
Vous pouvez héberger votre code sur Github, et même travailler à plusieurs, sur différentes branches.
____________________________________________________
Le choix est porté sur des logiciels gratuits, open source pour la plupart.
Langage principal utilisé : Python.
Langages annexes : YAML, Markdown, LaTeX, CSS, XML, SQL, GIT.
Modules Python essentiels : Anaconda, pytest, PyQt5, pyqtgraph, tensorflow, numpy, orm peewee.
Logiciels : Pycharm, Qt Designer, draw.io, DB Browser for SQLite, Evernote.
____________________________________________________
Le cours est composé de plusieurs parties :
1 - Prérequis.
2 - Le poste de contrôle (Laboratoire de recherche).
3 - Description des calculs.
4 - Historiques, récupérés sur internet :
- Toute devise, au tick, depuis 2001 pour certaines.
- Indispensables pour effectuer des backtests.
5 - Calculs :
- Fonctions mathématiques, statistiques.
- Prédictions : Probabilités, Intelligence artificielle (deep learning).
6 - Graphiques : 2D, 3D, graphes (nodes & edges).
- Un graphique est lié à n'importe quel signal ou groupe de signaux.
7 - Le robot de trading, sur un petit ordinateur à part :
- Exécute les modèles élaborés depuis le poste de contrôle.
- Passe les ordres de trading au broker de manière autonome.
- Fonctionne 24/24 et 5/7
8 - Annexes
Vous imaginez une stratégie pour entrer dans les marchés au meilleur moment, à l'achat ou à la vente, dans l'espoir de réaliser des trades gagnants.
Pour cela, vous utilisez des indicateurs, des formules, des éléments mathématiques tels que les statistiques ou les probabilités, etc. que nous appellerons 'fonctions'.
Chacune de ces fonctions produira des résultats qui dépendent de paramètres spécifiques.
Quelles seront les meilleures valeurs de ces paramètres ?
A titre d'exemple, si nous avons 3 fonctions ayant chacune 4 paramètres et que chacun de ces paramètres peut prendre une valeur parmi 10, cela fait 10 à la puissance (3 x 4) possibilités, soit 120 milliards de possibilités : voilà, le problème est posé.
L'algorithme génétique prétend résoudre ce problème en effectuant un nombre réduit de tests.
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Cette formation va vous faire construire un robot de trading automatique à partir de zéro.
Vous allez au fond de chaque ligne de code, vous maitrisez absolument tout.
Nous allons construire un robot de A à Z, mais surtout vous pourrez ajouter toutes les fonctionnalités que vous voulez, quitte à utiliser plusieurs ordinateurs pour soulager vos calculs.
Le développement est dirigé par les tests. Ces derniers sont fournis : à vous de coder pour qu'ils passent avec succès.
Utilisez le versionning avec GIT, pour tester vos idées sur d'autres branches sans risque de détruire le programme principal.
Vous pouvez héberger votre code sur Github, et même travailler à plusieurs, sur différentes branches.
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Le choix est porté sur des logiciels gratuits, open source pour la plupart.
Langage principal utilisé : Python.
Langages annexes : YAML, Markdown, LaTeX, CSS, XML, SQL, GIT.
Modules Python essentiels : Anaconda, pytest, PyQt5, pyqtgraph, tensorflow, numpy, orm peewee.
Logiciels : Pycharm, Qt Designer, draw.io, DB Browser for SQLite, Evernote.
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Le cours est composé de plusieurs parties :
1 - Prérequis.
2 - Le poste de contrôle (Laboratoire de recherche).
3 - Description des calculs.
4 - Historiques, récupérés sur internet :
- Toute devise, au tick, depuis 2001 pour certaines.
- Indispensables pour effectuer des backtests.
5 - Calculs :
- Fonctions mathématiques, statistiques.
- Prédictions : Probabilités, Intelligence artificielle (deep learning).
6 - Graphiques : 2D, 3D, graphes (nodes & edges).
- Un graphique est lié à n'importe quel signal ou groupe de signaux.
7 - Le robot de trading, sur un petit ordinateur à part :
- Exécute les modèles élaborés depuis le poste de contrôle.
- Passe les ordres de trading au broker de manière autonome.
- Fonctionne 24/24 et 5/7
8 - Annexes
- Catégories
- E commerce Divers
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