Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1604
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Есть два теста, внутренни кагда часть датасета выделяется дя проверки, обычно 0,2 и сторонний когда просто берется кусок который нейро не видила. Результаты на втором это и есть реальный рынок, если не так значит гдето ошибка.
Я вынужден тебя огорчить, но на самом деле твой "тест для проверки" является частью обучаемой выборки.
Вываливай
Вываливать не буду. Готов спасити того, кто сейчас бъется головой об стену пытаясь решить очередную конкретную проблему. Я через это прошел, инфа которую дам может спасти от месяца блужданий в темноте.
Ладно, вываливай свою "инфу"
Ладно, вываливай свою "инфу"
Просто рассуждалки для публики есть в телеграм канале, там можно проследить историю работы. Тут хотелось бы предметно.
Ладно, вываливай "предметную инфу"
Кто нибудь уже использовал штатные питон скрипты и библиотеку Metatrader5 для Питона?
Пока все работает очень быстро. Свяжу с БД, потом будет видно.
Есть два теста, внутренни кагда часть датасета выделяется дя проверки, обычно 0,2 и сторонний когда просто берется кусок который нейро не видила. Результаты на втором это и есть реальный рынок, если не так значит гдето ошибка.
Евгений Добрый день, спасибо вам большое , хотя бы за то что вы практик а не очередное трепло коих тут 95%.... То что вы делаете (тест на "третьей" выборке) в понятиях МГУА( GMDH) (метод групового учета аргументов) называется "критерий предсказательной способности" http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune
Напомню что первые публикации про МГУА начались гдето с 1960-тых те "вашей ноухау))" идее с тестом на "третьей" выборке уже 60 лет ))
Но замечу сам подход не стареет , так что очень рекомендую ознакомиться с трудами А.Г Ивахненко...
Например регрессия МГУА просто глумиться над регресией современного алгоритма random forest и бустингов там всяких..
Теперь на счет ссылок в телеграм.. Я кроме сигналов там ничего не нашел, а интересно почитать сам подход ваш и ход мыслей, Дмитрий правильно говорит что нужно публиковаться здесь, хоть и в открыто хамской форме...
Евгений Добрый день, спасибо вам большое , хотя бы за то что вы практик а не очередное трепло коих тут 95%.... То что вы делаете (тест на "третьей" выборке) в понятиях МГУА( GMDH) (метод групового учета аргументов) называется "критерий предсказательной способности" http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune
Напомню что первые публикации про МГУА начались гдето с 1960-тых те "вашей ноухау))" идее с тестом на "третьей" выборке уже 60 лет ))
Но замечу сам подход не стареет , так что очень рекомендую ознакомиться с трудами А.Г Ивахненко...
Например регрессия МГУА просто глумиться над регресией современного алгоритма random forest и бустингов там всяких..
Теперь на счет ссылок в телеграм.. Я кроме сигналов там ничего не нашел, а интересно почитать сам подход ваш и ход мыслей, Дмитрий правильно говорит что нужно публиковаться здесь, хоть и в открыто хамской форме...
JPrediction как раз таки использует метод группового аргумента по методу Ивахненко. Решетов Ю. говорил об этом не раз... сам метод трудозатратный по машиночасам потому как перетряхивает данные досконально и для него не требуется большой выборки что бы обощится к текущим реалиям.
Кто не верит пусть проверит :-)
То что вы делаете (тест на "третьей" выборке) в понятиях МГУА( GMDH) (метод групового учета аргументов) называется "критерий предсказательной способности"
Я вижу, вы хороший специалист. Не могли бы вы изложить суть МГУА в нескольких фразах, для нематематиков?
Я вижу, вы хороший специалист. Не могли бы вы изложить суть МГУА в нескольких фразах, для нематематиков?
регрессионная модель с перебором признаков, преобразованных разными ядрами (полиномиальным, сплайнами, не важно). Предпочтение отдается самой простой модели с наименьшей ошибкой. От переобучения на рынке не спасает.
грубо говоря, это брутфорс моделей, где выбирается самая простая, по внешним критериям
это типа азы машинного обучения )