Il est cool ce format, ça peut donner envie de commencer les algo de ML à certain, et pour ceux qui en font déjà tu pourras sûrement donner des astuces
Salut, Superbe vidéo ! Personnellement, je travaillais sur une stratégie de trading manuelle, mais en découvrant tes vidéos, j'ai eu l'idée d'automatisé tout ça. (c'est plutôt un brute force au final ce que j'ai fait) Pour arrivé à mes fins, j'ai: [1] Généré une liste d'indicateurs à partir d'intervalle statique, au final les indicateurs différents par : leur paramètre, leur période, leur type d'événement (je croise x, je croise avec x, je reste en dessous de x pendant y temps) [2] Simulé (sur 1 an par ex) à partir d'indicateur définit statiquement (rien avoir avec [1]) un nombre d'évènement définit (par exemple à partir du stoch qui croise en dessous de 50 => donc parmis tout cela il a des réussis et des échecs) [3] J'ai trié mes événements en ok ou ko => si la régression linéaire qui regarde dans le futur de l'événement est supérieure à x je définis comme ok sinon ko [4] Je teste chaque combinaison possible générée en [1] avec chaque événements de l'opération. [3] (donc pour un indicateur définit, on a par exemple [ok => [1, 0, 1], ko => [1, 1, 1]]) NB: 1 dans ok = achat à raison / 1 dans ko = non achat à tort => Une fois que j'ai fait tout ca je me retrouve avec 50000 lignes d'indicateur généré avec 1000 évènements triés en ok ou ko (selon la regression) et en 1 ou 0 (selon le résultat de l'indicateur) [5] Le but maintenant, c'est de trouver le meilleur chemin d'achat à raison en éliminant le plus possible les achats à tort Pour ca, je fais une boucle récursive et je prends le meilleur résultat ok avec une différence de ko avec l'évènement précédant que je juge significative NB: on empile donc les indicateurs à chaque fois donc si j'ai [[1,1,0], [1, 1, 1]] et [[1, 0,0], [0,0,0]] on obtient [[1, 0,0], [1,1,1]] [6] Une fois le "chemin" trouvé (par exemple composés de 30 indicateurs avec leur spécificité) je recommence en pondérant négativement les évènements d'achat à raison déjà compris dans un chemin pour éviter de les réavoir Voilà ! (j'espère que j'ai été clair ^^) Merci beaucoup pour ton travail !
Salut tu en est où avec ton idée ? J'ai eu aussi l'idée d'une ML mais en utilisant uniquement la structure de marché Sachant que le marché est Fractales
Je trouve le short vraiment très bien fait mais je me demande si ce ne serait pas mieux de résumer encore plus en omettant des informations précises comme les noms x et y des variables, les noms des packages, ou tout ce qui fait un peu "peur" quand on ne s'y connait pas comme "algorithme d'optimisation" ou "modèle d'apprentissage" avec des graphiques complexes en fond. Le but d'un short de ce genre c'est de présenter quelque chose, pas réellement de l'expliquer de façon complète. Je ne suis pas du tout un professionnel en la matière et il s'agit juste de mon avis, j'essaye juste de donner un avis sincère pour pouvoir améliorer les shorts. Mais sinon, niveau montage on est au top. Continuez comme ça !
Ok merci pour l’avis. Je vois tout à fait. C’était mon but de mettre quand même un peu de technique dedans pour que tout le monde y trouve son compte, même les gens qui connaissent déjà les bases
@@MachineLearnia oui, je trouve ton travail de vulgarisation extrêmement bien fait et remarquablement pédagogique. Toutefois, est-ce vraiment un service à rendre que de laisser entendre qu'il est possible de maîtriser le ML via quelques vidéos, fussent-elles impeccablement réalisées.
Salut Guillaume, ça serait super que tu fasses une vidéo de codes sur l'intelligence artificielle pour prédire le climat car actuellement le monde est confronté à un problème de règlement climatique avec des conséquences telles que la sécheresse, les inondations, etc... Merci d'avance
Je savais bien que l'idée des shorts RUclips est une bonne idée. j'aime beaucoup vos vidéos! Maître.
Rapide , claire et très bien expliqué merci Guillaume ! 🙏🏻
Ça fait un bail. J'espère que vous vous portez bien. On espère vous revoir bientôt sur RUclips. Portez vous bien ☺
pas mal ca X)
j'imagine que tu voulais à la base tester une vidéo short?
Bravo pour ton premier short 😍
Il est cool ce format, ça peut donner envie de commencer les algo de ML à certain, et pour ceux qui en font déjà tu pourras sûrement donner des astuces
C’est le but :)
J’adore ! Très instructif le format court est super bien choisi !
Limpide et rapide.
Merci Guillaume
Bravo,
Nous attendons impatiemment la suite... Tensor flow....
Super retour !
Salut,
Superbe vidéo ! Personnellement, je travaillais sur une stratégie de trading manuelle, mais en découvrant tes vidéos, j'ai eu l'idée d'automatisé tout ça. (c'est plutôt un brute force au final ce que j'ai fait)
Pour arrivé à mes fins, j'ai:
[1] Généré une liste d'indicateurs à partir d'intervalle statique, au final les indicateurs différents par : leur paramètre, leur période, leur type d'événement (je croise x, je croise avec x, je reste en dessous de x pendant y temps)
[2] Simulé (sur 1 an par ex) à partir d'indicateur définit statiquement (rien avoir avec [1]) un nombre d'évènement définit (par exemple à partir du stoch qui croise en dessous de 50 => donc parmis tout cela il a des réussis et des échecs)
[3] J'ai trié mes événements en ok ou ko => si la régression linéaire qui regarde dans le futur de l'événement est supérieure à x je définis comme ok sinon ko
[4] Je teste chaque combinaison possible générée en [1] avec chaque événements de l'opération. [3]
(donc pour un indicateur définit, on a par exemple [ok => [1, 0, 1], ko => [1, 1, 1]])
NB: 1 dans ok = achat à raison / 1 dans ko = non achat à tort
=> Une fois que j'ai fait tout ca je me retrouve avec 50000 lignes d'indicateur généré avec 1000 évènements triés en ok ou ko (selon la regression) et en 1 ou 0 (selon le résultat de l'indicateur)
[5] Le but maintenant, c'est de trouver le meilleur chemin d'achat à raison en éliminant le plus possible les achats à tort
Pour ca, je fais une boucle récursive et je prends le meilleur résultat ok avec une différence de ko avec l'évènement précédant que je juge significative
NB: on empile donc les indicateurs à chaque fois donc si j'ai [[1,1,0], [1, 1, 1]] et [[1, 0,0], [0,0,0]] on obtient [[1, 0,0], [1,1,1]]
[6] Une fois le "chemin" trouvé (par exemple composés de 30 indicateurs avec leur spécificité)
je recommence en pondérant négativement les évènements d'achat à raison déjà compris dans un chemin pour éviter de les réavoir
Voilà ! (j'espère que j'ai été clair ^^)
Merci beaucoup pour ton travail !
Salut tu en est où avec ton idée ? J'ai eu aussi l'idée d'une ML mais en utilisant uniquement la structure de marché Sachant que le marché est Fractales
Toujours à top Guillaume
Super bien résumé 👌 ça serait cool de connaître des astuces que tu utilises au quotidien
Je vais peut être le faire en short alors
Hello, la méthode des moindre carrés paraît aussi pertinente pour un cas comme sa 😊 a tester avec l'algo
Toujours au top 👌
Je trouve le short vraiment très bien fait mais je me demande si ce ne serait pas mieux de résumer encore plus en omettant des informations précises comme les noms x et y des variables, les noms des packages, ou tout ce qui fait un peu "peur" quand on ne s'y connait pas comme "algorithme d'optimisation" ou "modèle d'apprentissage" avec des graphiques complexes en fond. Le but d'un short de ce genre c'est de présenter quelque chose, pas réellement de l'expliquer de façon complète.
Je ne suis pas du tout un professionnel en la matière et il s'agit juste de mon avis, j'essaye juste de donner un avis sincère pour pouvoir améliorer les shorts.
Mais sinon, niveau montage on est au top.
Continuez comme ça !
Vraiment d’accord , même privilégier les petites illustration sans rentrer dans le technique juste pour attirer la curiosité
Ok merci pour l’avis. Je vois tout à fait. C’était mon but de mettre quand même un peu de technique dedans pour que tout le monde y trouve son compte, même les gens qui connaissent déjà les bases
Ok merci ;)
Je trouve avec les formules et les noms de packages, ceux qui avaient une connaissance vague sont très bien situé
Héhé, Bravo pour ton short récurrent (bon dis comme ça, ça fait penser à du scotch brite 😋😂🤔😜 whisky brillant ? )
Hâte de vous revoir
Super, merci pour ton effort!!
Trop cool!
Super vidéo…si tu peux aussi faire des vidéos avec les différentes utilisations du machine learning(predictions de prix, ce genre de choses)
Merci très bonne vidéo !
rapide et efficasse
+1abo
Wow i like it, continue like that 🙏
C' cool. Tu peux continuer les shorts M Machine learnia
Super cool, j'adore
Tropp top comme dab.
Waw magnifique 🤩🤩
Great video 🔥
Bravo 👏👏
C’est cool , mais condenser autant d’info dans un si petit format je sais pas si c’est une super idée ahah
C’est juste une petite expérience avant la rentrée en septembre ;)
@@MachineLearnia oui en tout cas continue ce que tu fais ça en aide plus d’un :)
@@MachineLearnia oui, je trouve ton travail de vulgarisation extrêmement bien fait et remarquablement pédagogique. Toutefois, est-ce vraiment un service à rendre que de laisser entendre qu'il est possible de maîtriser le ML via quelques vidéos, fussent-elles impeccablement réalisées.
Merci
Salut Guillaume, ça serait super que tu fasses une vidéo de codes sur l'intelligence artificielle pour prédire le climat car actuellement le monde est confronté à un problème de règlement climatique avec des conséquences telles que la sécheresse, les inondations, etc...
Merci d'avance
je vais le faire tu as raison
Top 🔥
Super💪💪
Intéressant
👏🏻
Super
Good job
Bonne vidéo intéressante. Sur quelle site ou quelle programme tu fais cela ?
Nice :)
trop bieeeeeeeeeeen
Waouh super... je viens de commencer les réseaux neurones j’aimerais savoir s’il ya un livre que tu peux conseiller en tant que débutante
👍
😊
C bien
thumbs up
Comment on prédit le prix mtn ? Cmt on fait
Hero
C'est une boucle infinie python ? 😁
Cool mais la tu traduis l'IA en ML et du coup ca insinue une définition eroné de l'IA
Oui tu as raison, mais bon c’est de la vulgarisation minute
Mes profs mon mis 2 :3 car ils ont rien compris alors que j avais tout bien fait 😢
Régression linaire
Et matlab ?
Comment puis-je vous contacter s'il vous plaît
Via discord c’est possible
@@MachineLearnia Je vous ai envoyé une question privée dans votre email, l'avez-vous vue s'il vous plaît
Yo.
Don't agree that this is "to develop something".
Super
Bravo Guillaume. Une présentation rapide et complète. Chapeau :)