Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3054
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Die OOS ist etwa 75000 pts / 500 Geschäfte = 140 pts pro Geschäft. Das ist ziemlich gut, das kann man in einen Handel stecken.
Wie viele Monate/Jahre sind auf dem Chart zu sehen?
kann die Beziehung zwischen den Attributen genauso gut außerhalb des Bereichs liegen. Das ist genau die gleiche Abstraktion.
Ich habe speziell das OOS genommen, als sich der Markt veränderte. Das Training war auf dem fallenden Markt und das OOS auf dem steigenden Markt.
kann die Beziehung zwischen den Attributen genauso gut außerhalb des Bereichs liegen. Das ist genau die gleiche Abstraktion.
Aber darum geht es nicht, sondern um den vorgeschlagenen Ansatz, der durchaus sinnvoll ist.
Ich warte immer noch auf normale Gedanken aus dem Forum, wie man so etwas verbessern kann, denn mein Kopf bekommt selten neue Ideen, bis ich ein paar weitere Bücher über Statistik und IO gelesen habe.
Ich habe speziell die OOS genommen, wo sich der Markt verändert hat. Die Studie bezog sich auf einen fallenden und das OOS auf einen steigenden Markt.
Wie viele Modelle wurden trainiert, bevor Sie dieses Modell erhielten?
Sammeln Sie solche erfolgreichen Modelle in Gruppen und trainieren Sie sie erneut auf ihre Signale - dann wird es mehr Trades geben.
Wie viele Modelle wurden ausgebildet, bevor Sie dieses bekommen haben?
Sammeln Sie solche erfolgreichen Modelle in Gruppen und trainieren Sie sie auf der Grundlage ihrer Signale neu - dann werden mehr Geschäfte gemacht.
10-20, um Fehler zu verwerfen, und dann das endgültige Modell.
10-20, um die Fehler zu beseitigen, und dann das Finale
Prüfen Sie alle verfügbaren Währungspaare, wenn das Ergebnis ungefähr gleich ist, dann ist die Strategie zuverlässig.
Überprüfen Sie alle verfügbaren Währungspaare. Wenn das Ergebnis ungefähr gleich ist, ist die Strategie zuverlässig.
Sie brauchen einheitliche Zeichen für eine solche Strategie.
wie es oben geschrieben wurde unterschiedliche Streuung und Bereiche in der Regel
Forum zum Thema Handel, automatisierte Handelssysteme und Testen von Handelsstrategien
Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algorithmenhandel
Maxim Dmitrievsky, 2023.05.02 13:11
Und wenn wir die Aufgabe der Suche nach Regeln ein wenig anders formulieren:
1. solche Züge zu finden und zu testen, wo auf dem Test der beste ist. Man muss nicht die ganze Serie nehmen, man kann diese Abschnitte nach Jahren eingrenzen und sie müssen nicht aufeinander folgen. Nur 2 zufällige Abschnitte der Geschichte für die Ausbildung und den Test. Wenn nach dem Übertest und dem Lernen ein guter Test gefunden wurde, fügen Sie alle anderen Beispiele dem Modell hinzu und markieren Sie sie als "nicht handeln".
2. Sie können auch viele Modelle trainieren (sagen wir 100), ihre Vorhersagen erhalten und sie mit den ursprünglichen Markierungen vergleichen. Sammeln Sie alle Fehler an einem Ort und sortieren Sie sie nach Wiederholbarkeit. Markieren Sie die am häufigsten wiederkehrenden als "nicht handeln". Dann trainieren Sie das endgültige Modell. Es ist auch möglich, nur gute Vorhersagen zu sammeln und den Rest als "nicht handeln" zu markieren.
10-20, um die Fehler zu beseitigen und dann das Finale
Erinnere ich mich richtig, dass es sich bei Ihrer Strategie um eine Umkehrstrategie handelt, d. h. dass Sie beim Auftreten eines neuen Signals schließen? Jeder hat andere Ansätze - ich bin verwirrt.
Handelt es sich dabei um intuitiv formulierte Ansätze oder gibt es eine Vorstellung von einer Vision der Ein- und Ausstiegsmuster auf dem Markt?
Ich denke, auf der Ebene von Matstat. Wenn im Durchschnitt mehrere Modelle bei der Vorhersage der gleichen Sache auf neuen Daten (auf einer Validierungsunterstichprobe) falsch liegen, dann ist es überhaupt nicht vorhersehbar und wird zu "do not trade" verschoben
Ein bestimmter Zeitpunkt und entsprechende Werte von Vorzeichen/Signalen können als "gleich" angesehen werden.