Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1777
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Ich habe irgendwo eine clevere Idee gehört, etwa so: Wenn es Zeichen gibt, die zumindest eine gewisse statistische Signifikanz haben, und sei es auch nur eine minimale, kann man durch die Kombination dieser Zeichen eine Genauigkeit von nahezu 100 % erreichen.
Ich beschloss, es zu überprüfen...
Ich habe ein synthetisches Datum mit einem binären Ziel gemacht, für jeden Wert des Ziels habe ich einen Chip mit einer bestimmten Trefferwahrscheinlichkeit gebunden.
10 dieser Chips mit Wahrscheinlichkeiten von 51:49 für ein Ziel und 49:51 für ein anderes gemacht
Ich habe Forrest trainiert.
mit neuen Daten erhalten.
Accuracy : 0.5145es gibt nicht 10 Merkmale, sondern 100
Accuracy : 0.534Ich habe es mit 1000 Zeichen bekommen.
Accuracy : 0.558Die Schlussfolgerung lautet also: Wir müssen die Qualität der Attribute verbessern, mit Quantität kommen wir nicht weit...
Versuchen wir, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, sagen wir 55:45.
10 Eigenschaften geben
Accuracy : 0.6055100 Merkmale ergeben
Accuracy : 0.7985Versuchen wir eine weitere Erhöhung der Wahrscheinlichkeit von 60:40
10 Merkmale
Accuracy : 0.729100 Zeichen
Accuracy : 0.968Um in Sotschi auf jeder Kerze zu leben, muss man also 100 Regeln/Features/AMO haben, die 60% richtige Antworten geben... und gleichzeitig anders sein müssen... Ich frage mich, ob das möglich ist?
Ich habe irgendwo eine clevere Idee gehört, etwa so: Wenn es Zeichen gibt, die zumindest eine gewisse statistische Signifikanz haben, und sei es auch nur eine minimale, kann man durch die Kombination dieser Zeichen eine Genauigkeit von nahezu 100 % erreichen.
Ich beschloss, nachzusehen...
Korrelation von EURCAD auf täglichen Daten mit Paaren:
Bestimmungskoeffizient der einfachstenlinearen Regression EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k
R^2 = 0.99622555
EURCAD Korrelation auf täglichen Daten mit Paaren
Die Korrelation ist keine Vorhersage, sondern ein Maß. Oder sehe ich das falsch?
Korrelation ist keine Vorhersage, sondern ein Maß. Oder sehe ich das falsch?
Die Korrelation zeigt die statistische Signifikanz der einzelnen Variablen - sie ist gering.
Zusammen bilden sie ein Modell, das die Dynamik der abhängigen Variable zu 99,6 % erklärt.
Die Korrelation zeigt die statistische Signifikanz der einzelnen Variablen - sie ist gering.
Zusammen bilden sie ein Modell, das die Dynamik der abhängigen Variable zu 99,6 % erklärt.
ja, aber sie erklärt und sagt nicht voraus, die Korrelation ist einfach ein Maß für die Beziehung zwischen Variablen, was ist die Schlussfolgerung deines Gedankens? ich verstehe es immer noch nicht (
wenn Sie nach einer Kreuzkorrelation zwischen Paaren suchenNun ja, aber sie erklärt, nicht sagt voraus, die Korrelation ist einfach ein Maß für die Beziehung zwischen Variablen, was ist die Schlussfolgerung Ihres Gedankens? Ich verstehe nicht (
"Ich habe irgendwo diese clevere Idee gehört: Wenn es Zeichenmit irgendeiner statistischen Signifikanz gibt, selbst mit der geringsten, kann die Verknüpfung dieser Zeichen zu einer Genauigkeit von nahezu 100 % führen" (c)
Die Korrelation zeigt die statistische Bedeutung der unabhängigen Variablen für die Vorhersage der abhängigen Variablen in einem linearen Regressionsmodell.
"Ich habe irgendwo diese schlaue Idee gehört: Wenn es Zeichen mit irgendeiner statistischen Signifikanz gibt , selbst das kleinste, füge sie zusammen und du kannst eine Genauigkeit von fast 100 % erreichen" (c)
Ich meinte Merkmale, die eine Vorhersage ermöglichen, und nicht nur eine Korrelation.
Merkmale, die in irgendeiner Weise voraussagen können, nicht nur Korrelation
Und wie wird die Fähigkeit zur Vorhersage bestimmt?
Ich meinte Attribute, die in irgendeiner Weise prädiktiv sind, nicht nur korrelativ.
Es gibt eine abhängige Variable und eine Reihe von möglichen unabhängigen Variablen.
Wie ist die "Vorhersagefähigkeit" definiert?
Indem man dummerweise alles in der Welt in das Modell hineinschiebt?
Na ja... Schön und plausibel. Ich würde gerne die Bilanz des Handels selbst und ein Diagramm mit den Einträgen sehen.
Sie haben mir immer noch nicht gesagt, wie ich damit handeln soll - ich weiß also nicht, welche Art von TS ich machen soll.
Ich nehme an, dass es sich um ein Ensemble von 10 Modellen handelt? Wie unterscheiden sich die Modelle voneinander?
Nein, es sind nur 10 Modelle, um die Streuung zu sehen, der einzige Unterschied ist der Seed, d. h. der Zufallswert, mit dem das Lernen beginnt (der bei der Schätzung der Splits und deren Auswahl verwendet wird).