트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3047

[Aleksey Vyazmikin]

СанСаныч Фоменко #:

평소처럼: 당신은 가질 수 없는 것을 원하고, 일종의 S&M이라고 불리는 것을 원합니다.

R-Studio에서도 제공된다면 왜 안 될까요?

문제는 라이브러리가 더 이상 지원되지 않고 새 버전에서 작동하지 않으므로 다른 버전을 유지해야 한다는 것입니다.

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

문제는 바로 여기에 있습니다.

문제는 완전히 다른 곳에 있습니다.

[Maxim Dmitrievsky]

[Ivan Butko]

Maxim Dmitrievsky #:

빅터 그리고리예비치, 존경하는 xD

[Vladimir Perervenko]

Aleksey Nikolayev #:

순전히 이론적인 질문이 생겼습니다. 하나의 ONNX 모델을 사용하여 다른 ONNX 모델을 도출할 수 있는가 하는 것입니다. 예를 들어, 첫 번째 모델은 새로운 데이터를 주기적으로 재학습하고 작업 모델을 업데이트하는 데 사용됩니다. 즉, 파이썬 등을 사용하지 않고도

언뜻 보기에는 가능하지 않을 것 같지만 누군가 이와 같은 작업을 시도한 적이 있을 경우를 대비하여 설명합니다.

나는 AI로부터 의미있는 답변을 얻지 못했습니다. AI는 할 수 있다고 쓰고 질문과 관련이없는 참조를 인용합니다).

ONNX 모델은 기본 연산으로 분해된 훈련된 모델의 그래프입니다. Windows에서는 ONNX 형식의 모델을 훈련하는 것이 불가능합니다. 그들은 Linux에서 그러한 가능성에 대해 씁니다.

술어 (모델 술어보다 훨씬 빠르게 실행됨)를 가져 와서 Python없이 만 사용할 수 있습니다. 케어프리-런 패키지에서 ONNX 모델의 매우 흥미로운 적용. 아래 그림은 패키지 설명에서 가져온 것입니다.

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:

문제는 전혀 다른 곳에 있습니다.

예, 원인을 찾았습니다.

일반적으로 업데이트하면 오류조차도 쓰지는 않지만 결과는 거의 동일합니다.

그리고 이전에 게시 된 이전 코드 스크립트가 작동을 멈췄습니다. 업데이트 전에 작동했습니다.

> p1 + p2 + plot_layout(nrow = 2)
Error in app$vspace(new_style$`margin-top` %||% 0) : 
  attempt to apply non-function

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

네, 원인을 찾았습니다.

일반적으로 업데이트 된 오류조차도 오류가 쓰지는 않지만 결과는 거의 동일합니다.

그리고 이전에 게시 된 이전 코드 스크립트가 작동을 멈췄습니다. 업데이트 전에는 작동했습니다.

내일 나는 그것을 직접 실행하려고 노력할 것입니다.

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

모든 수준의 전략을 생성하고, 백테스트하고, 매개변수를 최적화하는 등의 작업을 수행할 수 있는쿼스트랫 패키지는 누구나 이해할 수 있습니다.

펀드에서 실제 트레이더가 만든 것으로 매일 실제 돈으로 전략에 사용됩니다.

간략한 소개

같은 장소에서 흥미로운 생각

좋은 트레이딩 전략을 검증하기 위해 백테스트를 사용하는 것보다는 절대 사용하고 싶지 않은 전략을 거부하는 데 백테스트가 더 적합하다고 생각합니다.

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내 전략이 과도하게 트레이닝되거나 수익률이 잘못되지 않았는지 어떻게 알 수 있나요?

• 금융 데이터의 경우 업샘플링 또는 리샘플링을 사용할 수 있습니다(하지만 정권 교체로 인해 매우 주의해야 합니다).

• 매개변수 민감도/안정성 테스트. 기본적으로 기술 지표에 다른 매개 변수(예: SMA-30 및 SMA-180)를 사용하거나 다른 요일에 시작하기로 결정하면 결과가 많이 달라지나요(지표가 얼마나 취약한지). 초기 조건에 따른 모델)?

글쎄요, 다른 평가 기준이 없다면 매개 변수의 안정성을 통해

의 출력값을 시간에 따른 신호로 상상하고 엔트로피를 측정하여 무작위성과 비교할 수도 있습니다. TC가 일정한 주기로 반복되는 패턴을 포착하면 이를 반영할 수 있습니다.

커스텀 FF 빌더에게는 유용할 수 있습니다.

가장 좋은 방법은 시간과 실제 테스트입니다. 모든 TC는 작동을 멈춥니다.

[Aleksey Nikolayev]

Vladimir Perervenko #:

ONNX 모델은 학습된 모델을 기본 연산으로 분해한 그래프입니다. Windows에서는 ONNX 형식의 모델을 훈련하는 것이 불가능합니다. 그들은 Linux에서 그러한 가능성에 대해 씁니다.

술어 (모델 술어보다 훨씬 빠르게 실행됨)를 가져 와서 Python없이 만 사용할 수 있습니다. 케어프리-런 패키지에서 ONNX 모델의 매우 흥미로운 적용. 아래 그림은 패키지 설명에서 가져온 것입니다.

ONNX에 대한 의문은 제가 접한 두 문장의 병치에서 비롯되었습니다: 1) 모델 수집을 파이프라인으로 표현할 수 있고, 2) 파이프라인을 ONNX 형식으로 변환할 수 있다는 것입니다.

이것이 실제로는 거의 불가능하다는 것은 분명합니다. 사실, 저는이 기술의 근본적인 한계를 전체적으로 실현하기 위해 그러한 가능성의 구현을 정확히 방해하는 것이 무엇인지 이해하고 싶습니다.

파일에 쓸 수 없는 것과 같은 한계와 데이터 유형(예: 데이터 프레임)에 대한 지원 부족과 같은 한계는 전혀 다른 문제입니다.

[mytarmailS]

Ivan Butko #:

빅터 그리고리예비치, 존경합니다.

네, 특히 오늘 영상((((