Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 821
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Ein klassisches Beispiel für den Einsatz von ML im Algotrading ist die Verwendung von Renditen mit exponentiellem Fenster aus der Vergangenheit als Vorrichtungen und Rendite(n) aus der Zukunft als Ziel(e). Es macht keinen Sinn, mit "kniffligen" Indikatoren herumzuspielen, nur die Renditen anderer Preisreihen oder stationärer Reihen anderer Daten tragen zur Qualität bei.
Übrigens müssen Sie nicht unbedingt Retouren nehmen, Sie können beliebige Transformationen des Preises oder mit dem prognostizierten Preis synchronisierte Zeitreihenbündel verwenden, allerdings hängt dies direkt von der Genauigkeit der Prognose der zukünftigen Retouren ab. Davon hängt es ab, versuchen Sie es selbst herauszufinden, es ist eine interessante intellektuelle Aufgabe, es ist nicht öffentlich zugänglich.
Was SEHR wichtig ist - Chips und Retouren sollten aus sich nicht überschneidenden Daten entnommen werden, d.h. wir sollten das Zeilenfenster einfach in zwei Zeilen aufteilen, aus denen Chips und aus denen Ziele gemacht werden, und dann mit ihnen getrennt arbeiten, wie Sie möchten, An jedem Punkt MISCHT es die Zukunft und die Vergangenheit in einer nicht-linearen Art und Weise, und sagt dann nicht die Zukunft, sondern die Vergangenheit in die Zukunft gemischt, daher eine solche hohe nicht wirkliche Genauigkeit, schneiden ZZ, aus der Vergangenheit enthält nicht eindeutig die Zukunft, hat dies viele Male in diesem Forum und ich und giftig und Andrei und Wizard und J. gesagt worden. B, wenn ich mich recht erinnere, aber alle umgangen, was wahrscheinlich das Beste ist.
Das Ziel sollte nicht in die Vergangenheit blicken, Sie können sehr einfach überprüfen, ob das Ziel nicht in die Vergangenheit blickt, lassen Sie Ihre Setups auf einer Zufallsrampe laufen, wenn alles korrekt ist, dann sollte auf SB 50+-0,3% auf hunderttausend Proben genau sein, auf Millionen +-0,1%, wenn Sie auf SB immer noch die gleichen 70-90% oder sogar stabil >51% haben, dann wissen Sie....
Und auf ZZ als Ziel ist es einfach, 90% Genauigkeit auf SB zu bekommen, wie SB können Sie vorhersagen))))
PS: <75% in den Sand gesetzt... nicht lachen))))
Können Sie das exponentielle Fenster näher erläutern? Werden die Inkremente in exponentiellen Abständen genommen? erlang flow? oder was. Oder besser noch, ein Code-Beispiel. Ich höre immer wieder davon, verstehe aber immer noch nicht, was das bedeutet.
Auch in Bezug auf die Rückkehrer - wäre es sinnvoll, stattdessen eine Autoregression der Ordnung p mit einem "Exponentialfenster" zu verwenden?Rückgabe mit Fenstern e~2 -> 1,2,4,8,16,32, 64.... 10 Stück, manche nehmen die sinnvolleren 1,2,5,10,20,30,60,120,300,.... Aber das macht nichts, auf Kosten von Regression und anderen Filtern, es wird auch berücksichtigt, dass es keine Auswirkungen hat, es ist eine Frage des Geschmacks, die Hauptsache ist, die Daten synchronisiert zu halten und nicht in Beziehung zueinander zu gehen, wenn es viele Serien gibt (und die gibt es immer), sonst geht alles kaputt, also muss ich sie selbst schreiben, wenn es viele Quellen gibt, zum Beispiel Renditen aus der Vergangenheit {-1,-2,-4,-8,-16,-32,-64,-128,-256,-512} und Renditen aus der Zukunft {+1,+2,+4} als "Stil"-Beispiel, mehr Volatilitätsänderungen, es gibt auch Änderungen in der Volatilität, Delta der Tasse, OI, usw., aber die Hauptsache ist, Ziele mit NICHT ÜBERTRAGBAREN DATEN zu verwenden, sonst ist es eine Fälschung, die leicht von jedem Peeky zu Peeky Truthahn wie ZZ improvisiert werden kann
Ah, ich verstehe, nur eine Menge von Rückgaben mit verschiedenen Fenstern exponentiell. Das habe ich getan, es hat sich nicht viel verbessert :) aber als Ziel habe ich einen Rückkehrer mit einem anderen Zeitraum genommen, der nicht in den Features enthalten ist
Es gibt auch eine Variante, das Fenster zu sichten, jedes 2. Element zu entfernen und so weiter, eine Art Umwandlung in eine Markovianität durch Alexanders k2 :)
Du hast Glück, Max. In diesem Thread versammelt sich langsam eine Gruppe von Oldtimern. Mit Wissenskörnern, die ebenfalls exponentiell gesiebt werden müssen :)))
Ja, viele Leute sind schon sehr lange hier... es scheint, als gäbe es Forex schon seit Anbeginn :) Solche versteinerten Mammuts und Dinosaurier, die nicht bewegt werden können :))
Bleibt nur noch, einen Hero zu finden (und wo ist eigentlich Mischa?), der das Teakholz der Preisklasse in die Hand nimmt und es zerschlägt:
1. zu Erlangs 1. Auftragsfluss (Eingangspreis)
2. Zweite Ordnung (1 Eingabe - Preis, 2 - Rücksendung).
2. dritte Ordnung (1 - Preis, 2 - Rückgabe, 3 - Rückgabe)
Verwenden Sie nicht mehr.
Halten Sie die Ergebnisse fest.
Verbessern Sie dann die beste mit der aktiven Beteiligung von Gratulanten.
Und es ist einfach, 90 % Genauigkeit bei ZZ als Ziel zu erreichen...
Können Sie die Prädiktoren auflisten, die eine angemessene Genauigkeit bei ZZ OHNE Übertraining ergeben würden?
Ihr seid alle erwachsene Männer, aber ihr redet nur dummes Zeug!
Verstehen Sie nicht, dass ohne die Angabe einer Bewertungsmethode, gefolgt von einem Beispiel, das notwendigerweise diese Bewertungsmethode beinhaltet, mit dem Nachweis, dass das Modell nicht neu trainiert wird, alles "bla, bla im Pappelhof", hunderte von Seiten....
In einer Woche werde ich BPs posten, die bereits auf Erlangs Fluss erster Ordnung reduziert sind. Aber 2 und 3 werden wahrscheinlich nicht gemacht werden - ich brauche sie nicht.
Alexander, möchtest du, dass deine Idee von einem Neuron gepumpt wird?
Nun, es gibt die Freiberuflichkeit, der Gral hilft hoffentlich mit dem Holz.
Alexander, bekommst du deine Idee von einem Neuron gepumpt?
Nun, es gibt einen Markt dafür, ein Gral hilft hoffentlich den Hölzern.
YES! Ich sehne mich danach!
Jetzt muss ich solche Zeilen mit Neuron scannen und sie dann nur noch an Codierer weitergeben.
Ich habe im Moment keine Zeit dafür. Ich sage Ihnen, unsere "Partner" in Deutschland zwingen mich, ein Projekt zu machen, während ich den Gral im Stich lasse. Da ist es - in der Ecke...