Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2810
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
Про думать....
Вопрос зачем перебирать все варианты кореляции признаков от 0,1...0,2...0,7...0,8 тем саммым увеличивая и без того огромный масив работы для алгоритма?
даже сгенерированый случайный шум может чисто случайно коррелировать с предиктором и на 0,6 и на 0,8 , редко больше ...
Из этого следует что глупо брать порог корреляции меньше 0,8 , но ты решыл делать полный перебор что говорит о том что ты вообще не думаешь что делаешь..
Я скажу лишь, что провожу эксперименты и делаю выводы.
Очевидно.. ))) ето писец... А в чем очевидность то стесняюсь просить? какой алгоритм расшыфровки я должен был применить чтобы это стало очевидно?
Исходя из контекста обсуждения это очевидно.
Это не мой подход, а твой , и он изначально был ущебрный, и тебе об этом говорили трое человек
Какой Ваш подход? Какой мой подход? Я не понимаю о чём глобально речь.
Вы, в частности, утверждали, что модель на выборке нельзя будет обучить - Вы ошиблись.
память - это НС с весами обученная, ты на каждом шаге ее дообучаешь, немного двигаешь веса.. не намного, поэтому запаздывание
и в терминал это хрен перенесешь потом
Пробовал, нихрена не работает, все опять же упирается в признаки.
Кому интересно, кидаю конструктор мультивалютного тестера со спредом, примитивным лотом и намеком на открытие закрытие позиций с дробным лотом.
Для работы тестера надо подготовить датафрейм с столбцами ['open', 'spread], а также в signal кинуть numpy массив формата х (n,2) с прогнозами вероятностями бай/селл на каждый новый бар. Тестер работает из цикла, ниже представлен пример инициализации использования тестера
логику торговли и лот можно корректировать в методе transcript_sig объекта Symbol
Результаты теста лежат в словаре trade_history_data, для общего теста и trade_symbol_data каждого символа.
там списки, если кто хочет что то оптимизировать или менять - велком)
Вы, в частности, утверждали, что модель на выборке нельзя будет обучить - Вы ошиблись.
мне одному слышится почти одинаковое звучание слов "алготорговля" и "алкоторговля"?
как бэ заставляет задумацо
дата сет
первые 10 сток информация о ценах , если захочеться создавать новые фичи , если нет их следует удалить из обучения
последняя строка - целевая
выбоку делить пополам для трейна и теста
на форесте без всякого тюнинга получаю на новых данных
Confusion Matrix and Statistics Reference Prediction -1 0 1 -1 2428 453 23 0 597 3295 696 1 14 448 2046 Overall Statistics Accuracy : 0.7769 95% CI : (0.7686, 0.785) No Information Rate : 0.4196 P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16 Kappa : 0.6567 Mcnemar's Test P-Value : 2.565e-16 Statistics by Class: Class: -1 Class: 0 Class: 1 Sensitivity 0.7989 0.7853 0.7400 Specificity 0.9316 0.7772 0.9361 Pos Pred Value 0.8361 0.7182 0.8158 Neg Pred Value 0.9139 0.8335 0.9040 Prevalence 0.3039 0.4196 0.2765 Detection Rate 0.2428 0.3295 0.2046 Detection Prevalence 0.2904 0.4588 0.2508 Balanced Accuracy 0.8653 0.7812 0.8381
на ХГбусте с новыми фичами получал Акураси 0,83
Интересно можно ли достичь 0,9 Акураси ?
?? Где я такое утверждал
Тут.
Тут.
Для меня это разговор про конкретную выборку, которая не обучалась без манипуляций с данными.
Корреляционная фильтрация - один из простых способов сдвинуть обучение с мертвой точки.дата сет
Пробовал, нихрена не работает, все опять же упирается в признаки.
Кому интересно, кидаю конструктор мультивалютного тестера со спредом, примитивным лотом и намеком на открытие закрытие позиций с дробным лотом.
Для работы тестера надо подготовить датафрейм с столбцами ['open', 'spread], а также в signal кинуть numpy массив формата х (n,2) с прогнозами вероятностями бай/селл на каждый новый бар. Тестер работает из цикла, ниже представлен пример инициализации использования тестера
логику торговли и лот можно корректировать в методе transcript_sig объекта Symbol
Результаты теста лежат в словаре trade_history_data, для общего теста и trade_symbol_data каждого символа.
там списки, если кто хочет что то оптимизировать или менять - велком)